机械学习与深度学习资料,深度学习

这是一篇介绍机器学习历史的文章,这是一篇介绍机器学习历史的文章

机械学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

介绍:那是一篇介绍机器学习历史的稿子,介绍很周详,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

 

介绍:那是一篇介绍机器学习历史的稿子,介绍很周密,从感知机、神经互联网、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

介绍:那是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的摩登版本《神经互连网与深度学习综述》本综述的天性是以时日排序,从1940年始于讲起,到60-80年份,80-90时代,一向讲到2000年后及最近几年的开展。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用相当周密.

介绍:那是一份python机器学习库,若是您是一位python工程师而且想深切的求学机器学习.那么这篇文章恐怕可以协助到你.

介绍:这一篇介绍借使规划和治本属于你协调的机器学习项目标稿子,里面提供了管理模版、数据管理与实施方法.

介绍:尽管您还不晓得什么是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇小说已经被翻译成中文,如若有趣味可以活动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:Lacrosse语言是机器学习的要害语言,有许多的爱人想学学PAJERO语言,不过接连忘记一些函数与第一字的意思。那么那篇小说可能可以辅助到您

介绍:小编该怎么挑选机器学习算法,那篇文章比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等格局的三六九等,此外商量了样本大小、Feature与Model权衡等难点。别的还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的抉择、理论的介绍都很成功,由表及里。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:<机器学习与优化>那是一本机器学习的小册子,
短短300多页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂,
没有一坨坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也符合老手温故而知新.
比起MLAPP/PMuranoML等大部头,
恐怕那本你更要求!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:笔者是出自百度,然则她本身已经在二〇一四年三月份申请离职了。然则那篇小说很不错倘诺您不了解深度学习与匡助向量机/统计学习理论有如何联系?那么相应立刻看看那篇小说.

介绍:那本书是由谷歌(Google)商厦和MIT共同出品的微机科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 2013
。分为5一大半:1)阐明,归咎。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)可能率,随机行走。5)递归。等等

介绍:新闻时代的计算机科学理论,近期国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城大学新编的第二版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想深造大切诺基语言的同班选读。

介绍:那并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主唐纳德 Knuth提问记录稿:
近期, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Bugatti等大神向Knuth指出了20个难题,内容包含TAOCP,P/NP难点,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:不会总计怎么做?不晓得什么挑选适合的统计模型如何是好?那那篇小说你的可观读一读了内华达香槟分校JoshuaB. Tenenbaum和耶鲁Zoubin Ghahramani合营,写了一篇关于automatic
statistician的小说。可以活动选拔回归模型连串,仍是可以半自动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同校可以领会一下

介绍:那是一本音讯搜索有关的书籍,是由清华Manning与谷歌(谷歌)副首席营业官Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一贯是北美最受欢迎的新闻寻找教材之一。近年来我增加了该学科的幻灯片和学业。I途睿欧相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张赏心悦目的图来解释机器学习重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清楚

介绍:雅虎商量院的数量集汇总:
包罗语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总结广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的数额。

介绍:那是一本俄亥俄州立州立总计学有名助教Trevor Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在二零一四年元月曾经开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习材质会聚是专为机器学习初大方推荐的上乘学习资源,接济初学者快速入门。而且那篇小说的牵线已经被翻译成中文版。假若您多少熟谙,那么作者提出您先看一看汉语的介绍。

介绍:重假设顺着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包蕴几本综述小说,将近100篇杂文,各位山头们的Presentation。全部都得以在google上找到。

介绍:这是一本图书,主要介绍的是跨语言音信搜索方面的知识。理论很多

介绍:本文共有三个系列,小编是缘于IBM的工程师。它主要介绍了推介引擎相关算法,并帮衬读者很快的贯彻这几个算法。 研讨推荐引擎内部的机密,第
2 局地: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,探索推荐引擎内部的神秘,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学音讯科学系助理助教DavidMimno写的《对机械学习初大家的少数指出》,
写的挺实在,强调举行与理论结合,最终还援引了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:那是一本有关分布式并行处理的数目《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是德克萨斯奥斯汀分校的詹姆士 L.
McClelland。重视介绍了种种神级互联网算法的分布式完结,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参见下

介绍:【“机器学习”是何许?】JohnPlatt是微软研商院独立数学家,17年来她一贯在机器学习世界耕耘。近期机器学习变得炙手可热,Platt和共事们遂决定设立博客,向公众介绍机器学习的商量进展。机器学习是怎样,被选用在哪儿?来看Platt的那篇博文

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于4月21-26日在国家议会着力繁华举行。这次大会由微软澳大利亚联邦(Commonwealth of Australia)探讨院和南开大学协办主办,是以此富有30多年历史并知名世界的机械学习园地的盛会首次来到中国,已成功引发举世1200多位学者的申请参加。干货很多,值得深远学习下

介绍:那篇小说主借使以Learning to
Rank为例表明集团界机器学习的切切实实运用,RankNet对NDCG之类不敏感,参预NDCG因素后变为了LambdaRank,同样的思辨从神经互联网改为使用到Boosted
Tree模型就马到成功了拉姆daMA君越T。Chirs
Burges
,微软的机器学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,拉姆daRank,拉姆daMA奥迪Q5T,尤其以拉姆daMAENVISIONT最为杰出,代表散文为: From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
别的,Burges还有好多盛名的代表作,比如:A
Tutorial on Support Vector Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本学科将演说无监督特征学习和纵深学习的重大观点。通过学习,你也将完成多少个成效学习/深度学习算法,能收看它们为您办事,并学习如何行使/适应那么些想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(特别是纯熟的监察学习,逻辑回归,梯度下降的想法),如若你目生这么些想法,大家提议您去那里机器学习课程,并先达成第II,III,IV章(到逻辑回归)。此外那有关那套教程的源代码在github下面已经有python版本了 UFLDL
Tutorial Code

*《Deep Learning for Natural Language Processing and Related
Applications》

介绍:那份文档来自微软研究院,精髓很多。假诺急需完全清楚,须要一定的机器学习基础。然而有些地点会令人赏心悦目,听君一席谈胜读十年书。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的篇章,讲的已经算比较详细的了

介绍:每日请一个大牛来讲座,紧要涉及机械学习,大数额解析,并行计算以及人脑研商。https://www.youtube.com/user/smolix (需FQ)

介绍:一个特级完整的机械学习开源库计算,假如你认为那些碉堡了,那背后这一个列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热情的爱人举行了翻译普通话介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、德克萨斯奥斯汀分校大学总计机系ChrisManning教师的《自然语言处理》课程所有摄像已经足以在清华公开课网站上见到了(如Chrome不行,可用IE寓目)
作业与考试也得以下载。

介绍:相比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着哈工大结束学业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:神经互联网的免费在线书,已经写了三章了,还有相应的开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning 爱好者的教义。

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机器学习库,根据大数据、NLP、统计机视觉和Deep
Learning分类开展了整理。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最宗旨的入门小说,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候怀疑人们都以,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延长出来的。那里,大家从多少个地点来给大家介绍,第四个方面是读书的法子,第四个地点是算法的类似性。

介绍:看难题你已经通晓了是如何内容,没错。里面有许多经典的机器学习诗歌值得仔细与高频的翻阅。

介绍:视频由俄亥俄州立学院(Caltech)出品。需求斯拉维尼亚语底子。

介绍:统计了机械学习的经典书籍,包蕴数学基础和算法理论的书籍,可做为入门参考书单。

介绍:16本机器学习的电子书,可以下载下来在pad,手机方面任意时刻去阅读。不多作者提出您看完一本再下载一本。

介绍:题目很大,从新手到大家。但是看完上边装有素材。肯定是专家了

介绍:入门的书真的很多,而且我已经帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习连串,用来消除预测方面的难点,比如
YouTube 的录像推荐。

介绍:关于(Deep) Neural Networks在 NLP 和 Text Mining 方面一些paper的总括

介绍:总括机视觉入门以前景目的检测1(计算)

介绍:统计机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:那又是一篇机器学习初大方的入门小说。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个有关机器学习的工具

介绍:下集在此地玄而又玄的伽玛函数(下)

介绍:笔者王益近年来是腾讯广告算法老板,王益博士完成学业后在google任讨论。那篇小说王益学士7年来从谷歌(Google)到腾讯对于分布机器学习的胆识。值得细读

介绍:把机器学习升高的级别分为0~4级,每级要求上学的教科书和摆布的学问。那样,给机器学习者提供一个升华的不二法门图,以防走弯路。此外,整个网站都以关于机器学习的,资源很充分。

介绍:机器学习各类方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:那是一本来自微的切磋员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的不二法门和选取的电子书

介绍:二〇一四年三月CMU举办的机械学习夏日课刚刚甘休有近50钟头的录制、十五个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。所有13名教授都以牛人:蕴涵大牛汤姆 Mitchell
(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在当年的IEEE/IFIP可相信系统和互连网(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的主旨发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来化解预测方面的题材,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌(谷歌(Google))探讨院的Christian
Szegedy在谷歌(谷歌)钻探院的博客上简要地介绍了她们当年列席ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。假设不是很清可看看几率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问Berkeley机器学习大牛、美利坚联邦合众国双双院士迈克尔 I.
Jordan:”尽管您有10亿比索,你怎么花?Jordan:
“作者会用那10亿法郎建造一个NASA级其余自然语言处理研究项目。”

介绍:常会合试之机器学习算法思想不难梳理,其余小编还有一部分任何的机械学习与数据挖掘小说纵深学习小说,不仅是理论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数据挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上时不时取得不错战绩的TimDettmers介绍了他协调是怎么接纳深度学习的GPUs,
以及个体怎样打造深度学习的GPU集群: http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神迈克尔 Jordan

介绍:还有2,3部分。http://blog.sina.com.cn/s/blog_46d0a3930101gs5h.html

介绍:是Stanford 教师 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者很热情的把这些课程翻译成了华语。即便您意大利语不佳,可以看看这些

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就如大数量)。其实过三个人都还不了解如何是深浅学习。那篇小说由表及里。告诉你深度学终归是如何!

介绍:这是新加坡国立高校做的一免费课程(很勉强),那一个可以给你在深度学习的路上给您一个上学的思绪。里面涉及了一部分为主的算法。而且告诉您什么去行使到实在条件中。中文版

介绍:那是芝加哥大学做的一个深度学习用来鉴别图片标签/图转文字的demo。是一个其实接纳案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读那个情节必要有早晚的底蕴。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍义务,每种任务又分别分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间连串分析,空间消息分析,多重变量分析,计量工学,心情计算学,社会学计算,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是当下数量解析世界的一个热点内容。很多少人在日常的劳作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您总括一下广阔的机械学习算法,以供你在办事和读书中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了一些个密密麻麻。别的还小编还了一个小说导航.万分的多谢小编总括。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理序列之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理连串之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做统计机是觉的NIPS 2013科目。有mp4,
mp3,
pdf各类下载 他是London高校讲授,近来也在非死不可工作,他二零一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个武大大学电脑大学开发的开源国语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里富含汉语分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等功效,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:LinkedIn 开源的机器学习工具包,援助单机, Hadoop cluster,和 斯Parkercluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于西班牙语不好,但又很想深造机器学习的朋友。是一个大的方便。机器学习周刊近日第一提供汉语版,依然面向广大国内爱好者,内容提到机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢作者

介绍:《线性代数》是《机器学习》的最紧要数学开端课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂特别不便于,假设一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很简单让学员失去学习的趣味。笔者个人推举的特级《线性代数》课程是新加坡国立GilbertStrang助教的科目。 学科主页

介绍:大数量数据处理资源、工具不齐全列表,从框架、分布式编程、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存储、机器学习等。很赞的资源集中。

介绍:雅虎邀约了一名来自本古里安高校的访问学者,制作了一套关于机器学习的不可胜计视频课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正常机器学习算法的争辨基础知识。

介绍:应对大数量时期,量子机器学习的首先个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志报纸发表了UCLA数学博士Chris McKinlay
(图1)通过大数量手段+机器学习方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本决定着12个账号,下载了谈情说爱网站2万女用户的600万标题答案,对他们举行了计算抽样及聚类分析(图2,3),最后到底到手了真爱。科学技术改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二零一四年九月1日开张,该课属于MIT博士级其余教程,对机器人和非线性引力系统感兴趣的意中人不妨可以搦战一下那门课程!

介绍:mllib实践经验分享

介绍:谷歌用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍:NLP常用消息资源* 《NLP常用音信资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年启幕在总结机科学的舆论中被引述次数最多的舆论

介绍:把今年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)故事集中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎我们利用。可以实时的采访3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU COdysseyF也会一连公开。

介绍:【神经网络黑客指南】将来,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎么着更好读书它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目ConvNetJS小编karpathy告诉你,最佳技巧是,当你起来写代码,一切将变得原原本本。他刚揭橥了一本书籍,不断在线更新

介绍:前谷歌(Google)广告系统工程师Josh 威尔s
讲述工业界和知识界机器学习的异议,大实话

介绍:使用Neo4j 做电影评论的情义分析。

介绍:不仅是质地,而且还对有些资料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了我们什么样?

介绍:scikit-learn是在SciPy基础上创设的用于机器学习的Python模块。

介绍:Jordan教师(迈克尔 I.
Jordan)教授是机器学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深刻的兴趣。因此,很多讯问的题材中带有了机械学习世界的各个模型,Jordan教师对此一一做了诠释和展望。

介绍:A*找寻是人为智能基本算法,用于高效地搜寻图中两点的一级路径,
主旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的实际代价,h(n)是顶点n到目的顶点的估计代价。合集

介绍:本项目选取了Microsoft Azure,能够在几分种内到位NLP on Azure
Website的安插,立时伊始对FNLP种种风味的试用,可能以REST
API的款型调用FNLP的语言分析效益

介绍:现任清华大学首席教师、总括机软件博士生导师。总结机科学探究所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正常、生物、大数据、生物音讯再到量子计算等,Amund
Tveit等敬爱了一个DeepLearning.University小品种:收集从二零一四年开端深度学习文献,相信可以用作深度学习的起点,github

介绍:EMNLP上两篇有关stock
trend
 用到了deep
model社团特征; Exploiting Social Relations and Sentiment for Stock
Prediction
用到了stock
network。

介绍:我是深度学习一线大牛Bengio组写的科目,算法深切显出,还有完毕代码,一步步拓展。

介绍:许多观念的机器学习职责都以在上学function,但是谷歌脚下有始发读书算法的矛头。谷歌(Google)其余的这篇学习Python程序的Learning
to Execute
也有相似之处

介绍:笔者是Samsung技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席物理学家的李航大学生写的关于新闻寻找与自然语言处理的文章

介绍:利用机用器学习在谣言的分辨上的使用,此外还有多个。一个是可辨垃圾与虚假音讯的paper.还有一个是互连网舆情及其分析技术

介绍:该课程是博客园公开课的收费课程,不贵,一流福利。主要适合于对选用凯雷德语言举行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中小编总计了三代机器学习算法已毕的衍生和变化:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer完成基于Hadoop的增加,第三代如斯Parker和Storm完成了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲总计机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,其余三本是哈特ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / 理查德 E.伍德s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没涉及到实际算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的成百上千施用,以及他们在做推荐进程中拿到的局地经验。最终一条经验是应当监控log数据的品质,因为推荐的质感很倚重数据的材料!

介绍:初大家怎样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材质

介绍:用树莓派和照相机模块进行人脸识别

介绍:如何行使深度学习与大数目创设对话系统

介绍:Francis Bach同盟的关于稀疏建模的新概括(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉嫌Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的选取,而且率先局地有关Why does
the l1-norm induce sparsity的诠释也很正确。

介绍:奥德赛KHS是机械学习中主要性的定义,其在large
margin分类器上的行使也是广为纯熟的。若是没有较好的数学基础,间接了然PAJEROKHS大概会正确。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深刻浅出,一共才12页。

介绍:许多同班对于机器学习及深度学习的迷惑在于,数学方面曾经大致知道了,然则动起手来却不明白怎么样入手写代码。哈工大深度学习大学生Andrej
Karpathy写了一篇实战版本的深度学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经互连网和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文子禽过两回最风靡的机械学习算法,大概领会怎么方法可用,很有帮助。

介绍:那几个里面有众多有关机器学习、信号处理、总结机视觉、浓厚学习、神经互连网等世界的汪洋源代码(或可实施代码)及连锁杂文。科研写随想的好资源

介绍:NYU 二〇一四年的纵深学习课程资料,有摄像

介绍:统计机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数码挖掘十大经典算法之一

介绍:github下面100个可怜棒的门类

介绍:当前加州大学Owen分校为机械学习社区保护着306个数据集。查询数据集

介绍:Andrej Karpathy 是澳大昆明国立大学Li
Fei-Fei的大学生生,使用机器学习在图像、录制语义分析世界取得了科研和工程上的突破,发的篇章不多,但种种都很踏实,在每个难题上都成功了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的深浅加深学习演示,舆论在此间

介绍:CIKM Cup(或许叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举行的国际数据挖掘比赛的称呼。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
F宝马X5S是一位英国落地的测算机学家和感情学家,以其在神经互连网方面的进献闻名。辛顿是反向传来算法和相比较散度算法的发明人之一,也是深度学习的主动促进者.

介绍:微软研讨院深度学习技术大目的在于CIKM2014
上关于《自然语言处理的深度学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<帮助向量机的多次限价订单的动态建模>选拔了 Apache
斯Parker和斯ParkerMLLib从伦敦股票交易所的订单日志数据创设价格移动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伙联手探索有关于机器学习的多少个理论性难题,并交给一些有意义的下结论。最后经过一些实例来证实这么些理论难题的物理意义和骨子里运用价值。

介绍:作者还著有《那就是摸索引擎:核心技术详解》一书,重即使介绍应用层的事物

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读文章援引

介绍:推荐系统经典诗歌文献

介绍:人脸识别必读作品推荐

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”琢磨会PPT

介绍:总括学习是关于电脑基于数据营造的几率总结模型并应用模型对数码举办展望和分析的一门科学,计算学习也改为计算机器学习。课程来自东京(Tokyo)金融学院

介绍:机器学习的靶子是对电脑编程,以便利用样本数量或未来的经历来化解给定的难点.

介绍:CIKM 2014 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的核心报告的幻灯片,
亚历克斯 Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:部分汉语列表

介绍:别的作者还有一篇元算法、AdaBoost python完毕小说

介绍:加州Berkeley高校大学生Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从牛顿法讲到拟牛顿法,再讲到BFGS以及L-BFGS,
图文并茂,还有伪代码。强烈推荐。

介绍:还有续集鲜明深度学习方法概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(谷歌(Google))地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec和deep learning做NLP“
里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word2vec模型,并在实质上比赛中间比调参数和清数据。
假诺已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPI君越提供了NLPIHaval/ICTCLAS中文分词的Python接口,其余Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,粤语标点,拼音,和汉字正则表明式(如找到文本中的繁体字)

介绍:那小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱锻炼模型识别成效。想法不错。操练后方今能做到决不计算,只看棋盘就交给下一步,差不多10级棋力。但这篇小说太过乐观,说如何人类的终极一块堡垒立时快要跨掉了。话说得太早。可是,倘诺与其余软件结合应该还有潜力可挖。@万精油紫水晶色

介绍:UT Austin教师EricPrice关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,根据本次实验的结果,即便二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的杂谈被拒。

介绍:KDNuggets分别统计了二〇一四年14个阅读最多以及享受最多的稿子。大家从中可以见见四个大旨——深度学习,数据地理学家职业,教育和薪金,学习数据科学的工具比如Qashqai和Python以及民众投票的最受欢迎的数码正确和数目挖掘语言

介绍:Python完毕线性回归,作者还有其余很棒的稿子援引可以看看

介绍:2014中国大数据技术大会33位中心专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新故事集Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用卡宴NN和PV在心境分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发布在github(如今是空的)。那代表Paragraph%E5%85%AC%E5%B8%83%E5%9C%A8github(%E7%9B%AE%E5%89%8D%E6%98%AF%E7%A9%BA%E7%9A%84)%E3%80%82%E8%BF%99%E6%84%8F%E5%91%B3%E7%9D%80Paragraph) Vector终于揭秘面纱了嘛。

介绍:NLPIRubicon/ICTCLAS2015分词系统公布与用户互换大会上的演说,请更加多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的演说包罗:孙梦姝-基于评论意见挖掘的商品搜索技术研讨 李然-宗旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾害

介绍:介绍CNN参数在选用bp算法时该怎么陶冶,终归CNN中有卷积层和下采样层,即便和MLP的bp算法本质上一致,但方式上或然多少区其他,很强烈在已毕CNN反向传来前询问bp算法是必须的。别的笔者也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:即使要在一篇小说中匹配十万个重点词怎么做?Aho-Corasick 算法利用添加了归来边的Trie树,能够在线性时间内做到匹配。
但纵然合作十万个正则表明式呢 ?
那时候可以用到把多少个正则优化成Trie树的办法,如日本人写的 Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的吃水学习框架,笔者如今在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:2014
ImageNet亚军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

介绍:拉姆daNet拉姆daNet是由Haskell达成的一个开源的人造神经互联网库,它抽象了互联网成立、陶冶并动用了高阶函数。该库还提供了一组预订义函数,用户可以拔取二种方式组成那几个函数来操作实际世界数据。

介绍:即使你从事互连网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言了解,或然生物消息学,智能机器人,金融展望,那么那门大旨课程你无法不深远摸底。

介绍:”人工智能探讨分许多黑社会。其中之一以IBM为表示,认为固然有高质量统计就可得到智能,他们的‘黑古铜色’克制了社会风气象棋季军;另一门户认为智能来自动物本能;还有个很强的派别认为一旦找来专家,把他们的合计用逻辑一条条写下,放到计算机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的根源

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14
 2)成分句法GRAMMAR
AS FOREIGN LANGUAGE

介绍:天涯论坛有道的三位工程师写的word2vec的分析文档,从主旨的词向量/计算语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各个tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关word2vec资料的大合集,对word2vec感兴趣的敌人可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各类机械学习的种种编程语言学术与买卖的开源软件.与此类似的还有不少诸如:[DMOZ

介绍:作者是总结机研二(写文章的时候,将来是二〇一五年了应当快要毕业了),专业方向自然语言处理.那是少数她的经历之谈.对于入门的心上人或然会有帮带

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的稿子,格外好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多内容,在此地有一部分的佳绩内容就是来自机器学习早报.

介绍:那是一篇关于图像分类在深度学习中的作品

介绍:作者与Bengio的汉子儿Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复先生1989年《自动语音识别》专著,其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 小编是360电商技术组成员,那是一篇NLP在华语分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,此外还有一篇AWS布署教程

介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG ,会聚了结构化预测世界过多牛文,涉及CV、NLP等世界,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把数学家用高深装逼的数学语言写的矩阵几率不等式用初等的法门写出来,是老大好的手册,领域内的paper各样注明都在用里面的结果。虽说是初等的,但仍旧要命的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是熟练,有些只怕照旧首回听新闻说,内容超越文本、数据、多媒体等,让他们伴你初始数据科学之旅吧,具体包罗:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌数学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深度学习综述及实际指出

介绍:
格外好的研究递归神经互联网的篇章,覆盖了PRADONN的概念、原理、训练及优化等各类方面内容,强烈推荐!本文我Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推荐

介绍:里面融合了许多的资源,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总结基础》在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各重大内容都伴有实在例子及数量,书中的例子程序都是用CR-V语言编写的。

介绍:IVAN VASILEV写的深度学习导引:从浅层感知机到深度网络。高可读

介绍:鲁棒及便宜的人造智能优先切磋布署:一封公开信,近来一度有Stuart拉塞尔, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, TomMitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签名The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是近年来霍金和Elon
Musk提示人们注意AI的隐衷勒迫。公开信的始末是AI数学家们站在便民社会的角度,展望人工智能的前程向上动向,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点须求,以及须求留意的社会难点。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关商讨较少。其实还有一部美国剧《疑犯追踪》,介绍了AI的朝令暮改从一开头的本人学习,过滤,图像识别,语音识别等看清危险,到第四季的时候出现了机械通过学习成才之后想控制世界的动静。说到此地推荐收看。

介绍:里面依据词条提供了不少资源,还有相关知识结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:非死不可人工智能商量院(FAICRUISER)开源了一序列软件库,以帮助开发者建立更大、更快的深度学习模型。开放的软件库在
非死不可 被称作模块。用它们替代机械学习园地常用的付出环境 Torch
中的暗中认同模块,可以在更短的岁月内磨练更大范围的神经网络模型。

介绍:本文尽管是写于二〇一二年,不过那篇文章完全是小编的阅历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》小编Peter哈林顿做的一个访谈。包括了书中有些的疑云解答和少数个体学习提议

介绍:格外好的吃水学习概述,对二种流行的深浅学习模型都进展了介绍和座谈

介绍:重若是描述了使用Evoque语言进行多少挖掘

介绍:帮你知道卷积神经网络,讲解很清楚,其它还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的此外的有关神经网络文章也很棒

介绍:Deep Learning算法介绍,里面介绍了06年3篇让deep learning崛起的杂文

介绍:一本学习人工智能的书本,小编是Yoshua
Bengio,相关境内通讯

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了一部分介绍性小说和课件值得学习

介绍:可能率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来飞快的统计,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此间你可以看出近期深度学习有啥样新取向。

介绍:此书在新闻寻找领域显然,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个I逍客资源列表 ,收录了消息寻找、网络新闻寻找、搜索引擎落成等地点有关的书籍、商讨核心、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:新闻几何学及其在机械学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习消除法律相关分析和展望难题,相关的法度接纳包蕴预测编码、早期案例评估、案件完全情状的前瞻,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家恐怕都比较目生,不妨明白下。

介绍:
文中涉及了最优,模型,最大熵等等理论,其它还有使用篇。推荐系统可以说是一本科学的阅读稿,关于模型还援引一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它完结了谷歌(Google)(Vinyals等,卷积神经互连网CNN + 长短时间回忆LSTM) 和佛蒙特理工 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络中华VNN)的算法。NeuralTalk自带了一个陶冶好的动物模型,你能够拿狮子大象的肖像来试试看看

介绍:本文紧要介绍了在Hadoop2.0上运用深度学习,小说来源paypal

介绍:用基于梯度下跌的法门磨练深度框架的推行推荐指点,作者是Yoshua
Bengio
 .感谢@xuewei4d
推荐

介绍: 用统计和因果方法做机械学习(视频告诉)

介绍: 一个讲机器学习的Youtube录制教程。160集。系统程度跟书可比拟。

介绍:
机器学习中的数学,笔者的钻研方向是机器学习,并行总括假诺您还想领悟一些其它的可以看看她博客的其他小说

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的精选

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件统计中的应用

介绍: Awesome体系中的公开数据集

介绍: 一个学问搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的案由一是用Cython写的,二是用了个很抢眼的hash技术,加快系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍: Fields是个数学探究为主,上边的那份ppt是来自Fields进行的位移中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经文杂谈,标注了关键点

介绍:
多伦多高校与谷歌合作的新散文,深度学习也足以用来下围棋,听大人讲能达到六段水平

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其它还援引一个深度学习入门与综合营料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

介绍:Chief scientist of Noah’s Ark Lab of Huawei Technologies.He worked
at the Research Laboratories of NEC Corporation during 1990 and 2001 and
Microsoft Research Asia during 2001 and
2012.Paper

介绍:
DEEPLEACRUISERNING.UNIVE揽胜SITY的诗歌库已经选定了963篇经过分类的深浅学习散文了,很多经典随想都早就选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在两遍机器学习聚会上的告诉,关于word2vec会同优化、应用和增添,很实用.境内网盘

介绍:很多集团都用机器学习来缓解难点,进步用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和管事吗?SparkMLlib 1.2里边的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研究的杰里米Freeman脑神经化学家编写,最初是为了实时处理他们每半时辰1TB的钻研数据,以后发表给大家用了。

介绍:
那是一篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供一份开箱即用Java完结。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA完毕基本部分选择了arbylon的LdaGibbs萨姆pler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试出色,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术互联网中发掘深度知识、面向科学技术大数据的挖沙。收集近4000万小编音讯、8000万故事集音信、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;援救专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的大旨,研讨Word2Vec的幽默应用,Omer
Levy提到了他在CoNLL2014最佳故事集里的分析结果和新方式,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:
机器学习公开课汇总,尽管其间的多少课程已经归档过了,不过还有个其余音讯并未。多谢课程图谱的作者

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗伯特 Beezer 有答案
有移动版、打印版 使用GNU自由文档协议 引用了杰斐逊1813年的信

介绍:libfacedetection是日内瓦大学开源的一个人脸图像识别库。包涵正面和多视角人脸检测五个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测名次第二),能估算人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳杂文把马尔可夫链理论用在了图分析上边,比相似的propagation
model越发深厚一些。通过全局的安宁分布去求解每一个节点影响周密模型。如果合理(转移受到附近的震慑周到影响)。可以用来反求每一种节点的影响周到

介绍:机器学习入门书籍,实际介绍

介绍:
格外棒的强调特征选用对分类着首要性的稿子。心境分类中,按照互消息对复杂高维特征降维再利用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更完美的成效,陶冶和归类时间也大大降低——更器重的是,不必花多量时间在念书和优化SVM上——特征也一样no
free lunch

介绍:CMU的总括系和处理器系知名助教Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比了总括和机械学习的距离

介绍:随着大数目时期的来临,机器学习变成解决难点的一种主要且主要的工具。不管是工业界依然学术界,机器学习都是一个敬而远之的可行性,但是学术界和工业界对机械学习的钻研各有尊重,学术界侧重于对机器学习理论的切磋,工业界侧重于怎么着用机器学习来消除实际难题。那篇小说是美团的莫过于条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进度,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选用与超参优化、高斯模型与任何模型关系、大数据集的逼近方法等,微盘下载

介绍:Python下的文书模糊匹配库,老库新推,可计算串间ratio(简单相似周密)、partial_ratio(局地相似周全)、token_sort_ratio(词排序相似周详)、token_set_ratio(词集合相似周详)等 github

介绍:Blocks是依照Theano的神经互连网搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地创设和管理NN模块.

介绍:机器学习大神亚历克斯 Smola在CMU新一期的机械学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近年来正好开拍,课程4K高清录像一起到Youtube上,近日刚好更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同学可以关怀,至极适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的共同特征,可更好地表明图片内容相似性。由于不倚重于人工标签(标注),可用来大规模图片处理,难在用户作为数据的拿走和保洁;利用社会化特征的思路值得借鉴.

介绍:推特技术团队对前段时间开源的年华体系非常检测算法(S-H-ESD)RAV4包的介绍,其中对充裕的概念和剖析很值得参考,文中也论及——十分是强针对性的,某个圈子支出的不胜检测在任何世界直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量难题的应对,数据性能对各个层面公司的习性和频率都主要,文中总计出(不限于)22种典型数据质量难题显现的信号,以及卓越的数量质量消除方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:中文分词入门之资源.

介绍:15年都柏林纵深学习峰会视频采访,国内云盘

介绍:很好的规格随机场(CRubiconF)介绍文章,作者的读书笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络完成赶快准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么采纳GPU的提出

介绍: Stanford的Trevor Hastie教授在H2O.ai
Meet-Up上的报告,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数当先样本数)的线性模型,13年同主旨报告 、讲义.

介绍:
分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome连串风格,有质有量!作者的翻新频率也很频仍

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的营造与布置.

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍: 拔取Torch用深度学习互联网驾驭NLP,来自Facebook 人工智能的小说.

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,笔者用Shannon Entropy来形容NLP中各项义务的难度.

介绍: 音讯搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典几率模型衍变而来
2)捕捉了向量空间模型中多少个影响索引项权重的因子:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且带有集成学习的思索:组合了BM11和BM15多个模型。4)笔者是BM25的提出者和Okapi完毕者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(AKoleosMA)时间体系的简短介绍,ASportageMA是商讨时间系列的根本方式,由自回归模型(A奥迪Q5模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

介绍: 把来自target的attention signal参预source encoding
CNN的输入,获得了比BBN的模子好的多neural network joint model

介绍:
揭开孔雀之国菜的爽口秘诀——通过对大批量菜单原料关系的开挖,发现印度菜美味的由来之一是其中的意味互相争执,很有趣的文件挖掘探讨

介绍:
HMM相关作品,其它推荐华语分词之HMM模型详解

介绍:
1)词频与其降序排序的涉及,最显赫的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提议的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数校勘了对甚高频和啥低频词的抒写 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是一个参数,葡萄牙语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)核心,有不乏先例奥迪Q7NN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&指出……耐心阅读,相信你也会收益匪浅.

介绍:
成G上T的学问数据,HN方今热议话题,主旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简单易行的艺术,通过BT软件,奥迪Q3SS订阅各集合即可

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原有的Cheat
Sheet基础上助长了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的无所不包硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰推人工智能】在脸部识别上您本人都是我们,即便细微的歧异也能分辨。钻探已申明人类和灵长类动物在脸部加工上分化于其他物种,人类利用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经过电脑模拟出人脸识其余FFA活动,堪称神经科学与人工智能的一揽子结合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调剂梯度降低和可调节动量法设计和编码经典BP神经互连网,网络经过训练可以做出惊人和一流的事物出来。其它小编博客的别样小说也很不利。

介绍:deeplearning4j官网提供的其实使用场景NN拔取参考表,列举了一部分超人难题指出使用的神经互连网

介绍:一个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go两个版本的代码

介绍:深度学习课程,github

介绍:自然语言处理的发展趋势——访卡内基梅隆高校Edward·霍威教师.

介绍:谷歌对Facebook DeepFace的强硬反击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上高达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks公司网站的一篇博客小说,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,小说主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式落成,以及体现一些大致的例子并指出该从何方上手.中文版.

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供散文和兑现代码.

介绍:基于神经互联网的自然语言依存关系解析器(已集成至Stanford
CoreNLP),特点是超快、准确,目前可处理中国和英国文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》
 思路完结.

介绍:本文依照神经互连网的上扬进度,详细讲解神经网络语言模型在逐一阶段的款式,其中的模子包罗NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等根本变形,总计的特别好.

介绍:经典难题的新研讨:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控统计机交互(BCI)竞技打折方案源码及文档,包蕴完全的数量处理流程,是上学Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的商讨期刊,每篇文章都带有一个算法及相应的代码、Demo和实验文档。文本和源码是由此了同行评审的。IPOL是开放的不利和可再次的探讨期刊。小编一直想做点类似的办事,拉近产品和技巧之间的距离.

介绍:出自MIT,研讨加密数码快捷分类难题.

介绍:新加坡LV实验室的神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,援助创设各样互动的架构,在多机多卡,同步立异参数的情景下中央达标线性加快。12块Titan
20钟头可以成功谷歌net的教练。

介绍:那是一个机器学习资源库,就算相比较少.但蚊子再小也是肉.有特出部分.别的还有一个由zheng
Rui整理的机器学习资源
.

介绍:Chase
戴维斯在NICA奥迪Q715上的核心报告材质,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从1998年起来到近日积累了不少的正式词语解释,若是您是一位刚入门的朋友.可以借那本词典让祥和成长更快.

介绍:通过分析1930年于今的较量数据,用PageRank总计世界杯参赛球队名次榜.

介绍:瑞鹰语言教程,其余还推荐一个奥迪Q7语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂互连网社区发现的迅猛算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即基于此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

介绍:
支持node.js的JS神经网络库,可在客户端浏览器中运行,扶助LSTM等 github地址

介绍: 决策树

介绍:
研商深度学习活动编码器怎样有效应对维数患难,境内翻译

介绍: CMU的优化与自由格局课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的基础,值得深切学习 国内云(视频)

介绍:
“面向视觉识其余CNN”课程设计报告集锦.近百篇,内容涉嫌图像识别应用的种种方面

介绍:用斯Parker的MLlib+GraphX做科普LDA宗旨抽取.

介绍: 基于深度学习的多标签分类,用基于RBM的DBN消除多标签分类(特征)难题

介绍: DeepMind随想集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它而今托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据音信手册》,
国内有热情的情人翻译了中文版,大家也足以在线阅读

介绍: 零售领域的数目挖掘作品.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深刻浅出.

介绍: 格外强劲的Python的多寡解析工具包.

介绍: 2015文书分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的上马测试体会报告.

介绍: MIT的Yoshua Bengio, 伊恩 Goodfellow, 亚伦Courville著等人讲深度学习的新书,还未定稿,线上提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

介绍:Paracel is a distributed computational framework designed for
machine learning problems, graph algorithms and scientific computing in
C++.

介绍: 开源中文言处理包.

介绍: 使用Ruby完毕不难的神经互连网例子.

介绍:神经互连网黑客入门.

介绍:好多数码化学家名家推荐,还有资料.

介绍:达成项目现已开源在github下面Crepe

介绍:小编发现,经过调参,传统的不二法门也能和word2vec赢得大致的效应。别的,无论小编怎么试,GloVe都比然则word2vec.

介绍:Stanford深度学习与自然语言处理课程,Richard Socher主讲.

介绍:机器学习中的首要数学概念.

介绍:用于改革语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和情绪分类效果很好.完成代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机器学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中级计算学(36-705),聚焦总括理论和措施在机械学习世界应用.

介绍:《浦项财经学院蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是斯坦福应用数学大学生课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的朋友肯定要探望,提供授课摄像及课上IPN讲义.

介绍:生物教育学的SPA福特ExplorerK大数据应用.并且伯克利开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其余的始末可以关怀一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术依旧机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提议本人牛逼到无以伦比的idea(自动归结翻译规律、自动明白语境、自动识别语义等等)以前,请通过谷歌(谷歌(Google))学术简单搜一下,尽管谷歌(谷歌)不可用,这一个网址有那一个领域几大顶会的舆论列表,切不可望文生义,胡乱若是.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的推特(Twitter)心绪分类,已毕代码.

介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经新闻处理系统进展大会的英文简称.

介绍:德克萨斯奥斯汀分校的深度学习课程的Projects 逐个人都要写一个舆论级其余报告
里面有一对很有意思的行使 大家可以看看 .

介绍:Escort语言线性回归多方案速度相比现实方案包蕴lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:文中涉及的三篇杂文(机器学习那些事、无监控聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机械学习课也很优秀

介绍:莱斯学院(Rice University)的深浅学习的可能率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成米酒评论的开源Twitter机器人,github地址.

介绍:视频+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:用机器学习做多少解析,戴维 Taylor近日在Mc吉尔University切磋会上的告知,还提供了一多重讲机器学习方式的ipn,很有价值 GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的录制分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊(Amazon)在机器学习方面的部分选拔,代码示例.

介绍:并行机器学习指南(基于scikit-learn和IPython).notebook

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍:一个依据OpenGL完毕的卷积神经网络,帮衬Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推介系统.

介绍:Francis X. Diebold的《(经济|商业|金融等领域)预测方法.

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量法学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源心思分析工具正如,评测覆盖Naive
Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .

介绍:国内Pattern Recognition And Machine
Learning读书会资源集中,各章pdf讲稿,博客.

介绍:用于Web分析和数据挖掘的可能率数据结构.

介绍:机器学习在导航下面的应用.

介绍:Neural Networks Demystified连串视频,斯蒂芬Welch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据练习营:PRADO&数据科学在线交互教程.

介绍:关于深度学习和卡宴NN的座谈 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks
.

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:(PyCon2015)Scikit-Learn机器学习课程,Parallel Machine Learning with
scikit-learn and
IPython
.

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年春日学期CMU的机械学习课程,由亚历克斯Smola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.国内镜像.

介绍:大数额处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用斯ParkerMLlib完毕易用可增添的机器学习,境内镜像.

介绍:以后上千行代码几率编程(语言)达成只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,此外一个,其它还推荐《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:国际人工智能联合会议接纳故事集列表,大部分舆论可应用谷歌找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的要害性.

介绍:A Community of awesome Distributed Machine Learning C++ projects.

介绍:免费电子书<强化学习介绍>,第一版(1998),第二版(2015草稿),相关学科资料,Reinforcement
Learning
.

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

介绍:A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks.

介绍:有趣的机器学习:最鲜明入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:CNN开源完成横向评测,参评框架包括Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现非凡.

介绍:卡耐基梅隆高校计算机大学语言技术系的资源大全,包涵大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,故事集集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:推特心境分析工具SentiTweet,视频+讲义.

介绍:华盛顿高校的Machine Learning Paper Repository.

介绍:机器学习速查表.

介绍:最新的斯Parker summit会议资料.

介绍:最新的Spark summit会议资料.

介绍:Ebook Learning Spark.

介绍:Ebook Advanced Analytics with Spark, Early Release Edition.

介绍:北大学院副助教,是图挖掘地方的专家。他掌管设计和兑现的Arnetminer是境内领先的图挖掘系统,该系统也是多个议会的支撑商.

介绍:迁移学习的国际领军官物.

介绍:在半督查学习,multi-label学习和购并学习方面在列国上有一定的震慑力.

介绍:新闻搜索,自然语言处理,机器翻译方面的专家.

介绍:吴军学士是眼下谷歌中国和扶桑意大利语搜索算法的首要设计者。在谷歌其间,他领导了成百上千研发项目,包罗广大与普通话相关的产品和自然语言处理的门类,他的新个人主页.

介绍:喵星人相关杂文集.

介绍:怎么样评论机器学习模型种类小说,How to Evaluate Machine Learning
Models, Part 2a: Classification
Metrics
,How
to Evaluate Machine Learning Models, Part 2b: Ranking and Regression
Metrics
.

介绍:推文(Tweet)新trends的大旨落到实处框架.

介绍:Storm手册,国内有汉语翻译版本,多谢小编.

介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.

介绍:机器翻译学术杂谈写作方法和技能,西蒙 Peyton Jones的How to write a
good research
paper
同类录制How
to Write a Great Research
Paper
,how to paper
talk
.

介绍:神经网络磨练中的Tricks之快捷BP,博主的此外博客也挺美好的.

介绍:作者是NLP方向的大学生,短短几年内探讨成果颇丰,推荐新入门的心上人阅读.

介绍:UCLA的Jens Palsberg依照GoogleScholar建立了一个处理器世界的H-index牛人列表,大家耳熟能详的各种领域的大牛绝一大半都在榜上,包蕴1位诺Bell奖得主,35位图灵奖得主,近百位美国工程院/科高校院士,300多位ACM
Fellow,在那边推荐的原故是大家可以在google通过查找牛人的名字来得到越来越多的资源,那份资料很宝贵.

介绍:用巨型语料库学习概念的层次关系,如鸟是鹦鹉的上面,鹦鹉是虎皮鹦鹉的顶头上司。革新性在于模型构造,用因子图刻画概念之间依存关系,因引入兄弟关系,图有环,所以用有环扩散(loopy
propagation)迭代计量边际可能率(marginal probability).

介绍:
那是一款贝叶斯分析的商业软件,官方写的贝叶斯分析的手册有250多页,就算ENCORE语言
已经有相近的项目,但终究可以追加一个可选项.

介绍:deep net highlights from 2014.

介绍:This paper proposes Fast R-CNN, a clean and fast framework for
object detection.

介绍:图像指纹的再度识别,笔者源码,国内翻译版本.

介绍:提供统计机视觉、机器视觉应用的店堂音信汇总.应用领域包含:自动辅助驾驶和交通管理、眼球和底部跟踪、影视运动分析、影视业、手势识别、通用视觉系统、各样工业自动化和查验、医药和海洋生物、移动设备目的识别和A途胜、人群跟踪、视频、安全监察、生物监控、三维建模、web和云应用.

介绍:Python版可视化数据计算开源库.

介绍:南洋理工吉尔伯特 Strang线性代数课程笔记,吉尔伯特 Strang《Linear
Algebra》课程主页视频+讲义.

介绍:面向机器学习/深度学习的多寡向量化工具Canova,github,
援助CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文本向量化.

介绍:快捷入门:基于Apache Mahout的分布式机器学习.

介绍:基于scikit-learn讲解了有的机器学习技术,如SVM,NB,PCA,DT,以及特色工程、特征拔取和模型选取难点.

介绍:基于斯Parker的高效机器学习,摄像地址.

介绍:WePay用机器学习对抗信用卡”shell selling”诈骗.

介绍:16位数据化学家语录精选.

介绍:深度学习在大数额解析世界的采取和挑衅.

介绍:免费的机械学习与数学书籍,除此之外还有别的的免费编程书籍,编程语言,设计,操作系统等.

介绍:一篇有关CNN模型对象识别Paper.

介绍:深度学习的计算分析V:泛化和正则化.

介绍:用SGD能高效到位训练的科普(多层)深度网络HN.

介绍:深度学习解读作品.

介绍:Coursera上的引进系统导论(Introduction to Recommender
Systems)公开课.

介绍:Andrew Ng经典机器学习课程笔记.

介绍:ICLR
2015见闻录,博客的其余机器学习小说也不错.

介绍:推荐系统”脾气化语义排序”模型.

介绍:心境时刻更惜字——MIT的摩登推特(Twitter)研讨结果.

介绍:长沙大学人类语言技巧商量相关散文.

介绍:达成神经图灵机(NTM),品种地址,其它推荐相关神经图灵机算法.

介绍:华盛顿高校的机器视觉(2015),参考资料Computer Vision: Algorithms and
Applications
.

介绍:”Mining of Massive Datasets”发布第二版,Jure Leskovec, Anand
Rajaraman, Jeff Ullman 新版扩充Jure
Leskovec作为合营作者,新增社交网络图数据挖掘、降维和广阔机器学习三章,电子版一如既往免费.

介绍:一个纵深学习资源页,资料很充裕.

介绍:免费电子书”Learning Deep Learning”.

介绍:Machine Learning for Astronomy with scikit-learn.

介绍:免费电子书”随机森林入门指南”.

介绍:白话数据挖掘十大算法.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推介系统,国内译版.

介绍:博士学位故事集:ELM研商进展.

介绍:Pandas十分钟速览,ipn.

介绍:面向数据消息的文本挖掘.

介绍:用互连网图片合成延时摄像(SIGGRAPH 2015).

介绍:分类连串的维数魔难.

介绍:深度学习vs.大数据——从数据到文化:版权的思念,[翻译版](http://www.csdn.net/article/2015-05-19/2824707

介绍:预测模型入门.

介绍:长远浅出LSTM.

介绍:2015年ICLR会议视频讲义.

介绍:Ben Jones的数码可视化提出.

介绍:解读数据降维/PCA/SVD.

介绍:IPN:监督学习格局言传身教/比较参考表,覆盖logistic回归, 决策树, SVM, KNN,
Naive Bayes等方法.

介绍:基于RankSVM和DNN自动(重组)生成Rap歌词.

介绍:随机索引汉兰达I词空间模型专题.

介绍:基于机器学习的纰漏检测工具VDiscover.

介绍:深度学习种类minerva。拥有python编程接口。多GPU大约达到线性加快。在4块GPU上能在4天内将GoogLeNet磨练到68.7%的top-1以及89.0%的top-5准确率。和同为dmlc项目标cxxnet比较,选拔动态数据流引擎,提供越来越多灵活性。未来将和cxxnet一起组成为mxnet项目,互取优势.

介绍:二〇一五年国际总括机视觉与情势识别会议paper.

介绍:Netflix工程首席执行官眼中的分类算法:深度学习优先级最低,中文版.

介绍:Codalab图像标注比赛排名+各家诗歌,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术有关故事集.

介绍:基于Caffe的增速深度学习系统CcT.

介绍:深度学习(模型)低精度(操练与)存储.

介绍:新书预览:模型机器学习.

 其它推荐Introduction to Bandits: Algorithms and
Theory
.

介绍:基于Kaggle’s Titanic
Competition的交互式QX56机器学习课程,介绍《Interactive R Tutorial: Machine
Learning for the Titanic
Competition》
.

介绍:Deep Learning(深度学习)学习笔记整理连串.

介绍:神经(感知)机器翻译介绍.

介绍:AndrewNg关于深度学习/自学习/无监控特征学习的告诉,国内云.

介绍:故事集:通过机要知识迁移锻练ENVISIONNN.

介绍:面向经济数据的心境分析工具.

介绍:(Python)大旨模型交互可视化库pyLDAvis.

介绍:Logistic回归与优化实例教程.

介绍:贾扬清(谷歌(Google)大脑数学家、caffe创立者)微信讲座记录.

介绍:Theano/Blocks完成库罗德NN手写字符串生成sketch.

介绍:基于TopSig的雅量(7亿+)网页聚类.

介绍:NAACL 2015 论文papers.

介绍:机器学习预测股市的三个难点.

介绍:神经互连网学习材质推荐.

介绍:面向序列学习的TucsonNN综述.

介绍:Lacrosse文本处理手册.

介绍:“必须要看”的Python视频集锦.

介绍:谷歌(Google)(基础结构)栈.

介绍:矩阵和数据的自由算法(UC Berkeley 2013).

介绍:DataCamp中级中华V语言教程.

介绍:免费电子书:轻松了然拓扑学,中文版.

介绍:Book,video.

介绍:Scikit-learn
是基于Scipy为机械学习建筑的的一个Python模块,他的表征就是各类化的分类,回归和聚类的算法包涵协理向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient
Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也陈设出了Python numerical和scientific
libraries Numpy and Scipy

介绍:Pylearn是一个让机器学习钻研简单化的根据Theano的库程序。

介绍:NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机械智能平台。HTM是皮肤的精确总结办法。HTM的主干是基于时间的穿梭学习算法和储存和收回的时空方式。NuPIC适合于各样各种的标题,尤其是检测格外和展望的流多少来自。

介绍:Nilearn
是一个可以很快总括学习神经影象数据的Python模块。它应用Python语言中的scikit-learn
工具箱和局部开展前瞻建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来展开多重的计算。

介绍:Pybrain是基于Python语言强化学习,人工智能,神经互联网库的简称。
它的对象是提供灵活、不难选拔并且强大的机器学习算法和进展各类各种的预约义的条件中测试来比较你的算法。

介绍:Pattern
是Python语言下的一个互连网挖掘模块。它为数据挖掘,自然语言处理,网络分析和机器学习提供工具。它接济向量空间模型、聚类、辅助向量机和感知机并且用KNN分类法进行归类。

介绍:Fuel为你的机械学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFA哈弗-10
(图片数据集), 谷歌’s One Billion Words
(文字)那类数据集的接口。你使用他来通过很各类的艺术来顶替自身的多寡。

介绍:Bob是一个免费的信号处理和机械学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编制的,它的宏图目标是变得尤其高效并且收缩支出时间,它是由拍卖图像工具,音频和摄像拍卖、机器学习和情势识其余雅量软件包构成的。

介绍:Skdata是机器学习和计算的数据集的库程序。那几个模块对于玩具难题,流行的处理器视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的采纳。

介绍:MILK是Python语言下的机器学习工具包。它主如若在成千成万可得到的归类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中利用监督分类法。
它还执行特征选取。
那几个分类器在不少地方相结合,可以形成不相同的例如无监控学习、密切关系金传播和由MILK帮衬的K-means聚类等分类连串。

介绍:IEPY是一个在意于关系抽取的开源性音信抽取工具。它非常紧要针对的是亟需对大型数据集举行新闻提取的用户和想要尝试新的算法的数学家。

介绍:Quepy是因而转移自然语言难题因而在数据库查询语言中开展查询的一个Python框架。他得以省略的被定义为在自然语言和数据库查询中不一样连串的题材。所以,你绝不编码就足以创制你自身的一个用自然语言进入你的数据库的系统。今后Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支撑。并且安排将它延伸到其余的数据库查询语言。

介绍:赫柏l是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序,它拔取的是经过PyCUDA来展开GPU和CUDA的加速。它是最要害的神经互连网模型的门类的工具而且能提供一些例外的运动函数的激活效能,例如动力,涅斯捷罗夫引力,信号丢失和截止法。

介绍:它是一个由有用的工具和一般数据科学职分的恢宏组成的一个库程序。

介绍:那个顺序包容纳了汪洋能对你成功机器学习义务有帮带的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起干活,其余的平凡更有用。

介绍:Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中增速原型设计的消除方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架,它现存的Python语言下的机械学习和总计工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个简练的注解性语法探索效率由此可以高效有效地推行算法和转移。

介绍:这一多重工具通过与scikit-learn包容的API,来创设和测试机器学习效果。这些库程序提供了一组工具,它会让你在许多机器学习程序行使中很受用。当您选用scikit-learn这几个工具时,你会倍感到遭逢了很大的支持。(纵然那只好在您有两样的算法时起效果。)

介绍:REP是以一种和谐、可再生的艺术为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。它有一个联结的分类器包装来提供各样各类的操作,例如TMVA,
Sklearn, XGBoost,
uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的法子练习分类器。同时它也提供了一个交互式的内容。

介绍:用亚马逊(Amazon)的机械学习建筑的概括软件收集。

介绍:那是一个在Python语言下基于scikit-learn的极其学习机器的落到实处。

介绍:电子书降维方法,其它还引进Dimensionality Reduction A Short
Tutorial
Matlab
Toolbox for Dimensionality
Reduction
Unsupervised Kernel
Dimension
Reduction

介绍:deeplearning.net整理的纵深学习数据集列表.

介绍:Go语言编写的自然语言处理工具.

介绍:词频模型对词向量的反扑,参考Improving Distributional Similarity
with Lessons Learned from Word
Embeddings 

介绍:预测模型的多个方面.

介绍:俄亥俄香槟分校大学深度学习与自然语言处理课程,部分学科笔记词向量引言

介绍:CVP奥迪Q72015上谷歌(Google)的CV探究列表.

介绍:利用(Metamind)深度学习机关发现篮球赛出色片段.

介绍:对本土化特征学习的分析

 

 

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

介绍:那是瑞士联邦人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新式版本《神经互连网与深度学习综述》本综述的特点是以时日排序,从1940年起来讲起,到60-80年间,80-90年份,一向讲到2000年后及如今几年的拓展。涵盖了deep
learning里种种tricks,引用非凡周密.

注:机器学习质感篇目一共500条,篇目二始发更新

期望转发的情侣,你可以毫无联系作者.不过必定要保存原文链接,因为这几个连串还在后续也在不定期更新.希望见到小说的朋友可以学到越多.其余:某些材料在中国拜访需求梯子.

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

介绍:ICML2015
杂谈集,优化4个+稀疏优化1个;强化学习4个,深度学习3个+深度学习统计1个;贝叶斯非参、高斯进度和上学理论3个;还有划算广告和社会选用.ICML2015
Sessions
.

介绍:使用卷积神经互连网的图像缩放.

介绍:,第28届IEEE计算机视觉与格局识别(CVP奥德赛)大会在米利坚加拉加斯进行。微软商量员们在大会上显得了比往年更快更准的处理器视觉图像分类新模型,并介绍了怎么着使用Kinect等传感器实今后动态或低光环境的疾速大规模3D扫描技术.

介绍:(文本)机器学习可视化分析工具.

介绍:机器学习工具包/库的综合/相比较.

介绍:数据可视化最佳实践指南.

介绍:Day
1
Day
2
Day
3
Day
4
Day
5
.

介绍:深度学习之“深”——DNN的隐喻分析.

介绍:混合密度网络.

介绍:数据地理学家职位面试题.

介绍:准确评估模型预测误差.

介绍:Continually updated Data Science Python Notebooks.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:来自非死不可的图像自动生成.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:(谷歌(Google))神经(感知)会话模型.

介绍:The 50 Best Masters in Data Science.

介绍:NLP常用消息资源.

介绍:语义图像分割的真情演示,通过深度学习技能和几率图模型的语义图像分割.

介绍:Caffe模型/代码:面向图像语义分割的全卷积网络,模型代码.

介绍:深度学习——成长的烦恼.

介绍:基于三元树方法的文本流聚类.

介绍:Free Ebook:数据挖掘基础及新型进展.

介绍:深度学习革命.

介绍:数据正确(实践)权威指南.

介绍:37G的微软学术图谱数据集.

介绍:生产条件(产品级)机器学习的时机与挑衅.

介绍:神经网络入门.

介绍:来自斯坦福的构造化稀疏散文.

介绍:来自雅虎的机械学习小组关于在线Boosting的诗歌 .

介绍:20个最紧俏的开源(Python)机器学习项目.

介绍:C++并行贝叶斯推理总括库QUESO,github code.

介绍:Nature:LeCun/Bengio/Hinton的新式篇章《深度学习》,Jürgen
Schmidhuber的新式评论小说《Critique of Paper by “Deep Learning
Conspiracy” (Nature 521 p
436)》
.

介绍:基于Scikit-Learn的前瞻分析服务框架Palladium.

介绍:John Langford和哈尔 Daume III在ICML2015上关于Learning to
Search的教学讲座幻灯片.

介绍:读完这100篇杂谈就能成大数额高手,国内翻译.

介绍:NLP课程《社交媒体与公事分析》精选阅读列表.

介绍:写给开发者的机械学习指南.

介绍:基于维基百科的热点音讯发现.

介绍:(Harvard)HIPS将公布可伸张/自动调参贝叶斯推理神经互联网.

介绍:面向上下文感知查询提议的层系递归编解码器.

介绍:GPU上根据Mean-for-Mode推测的全速LDA练习.

介绍:从实验室到工厂——营造机器学习生产架构.

介绍:适合做多少挖掘的6个经典数据集(及此外100个列表).

介绍:谷歌面向机器视觉的深度学习.

介绍:创设预测类应用时怎么样挑选机器学习API.

介绍:Python+心境分析API达成典故情节(曲线)分析.

介绍:(LAND)基于推特/感情分析的祝词电影推荐,其余推荐分类算法的论证相比较分析.

介绍:CMU(ACL 2012)(500+页)面向NLP基于图的半监控学习算法.

介绍:从贝叶斯分析NIPS,看同行评审的意义.

介绍:(奥迪Q7LDM 2015)总结强化学习入门.

介绍:戴维 Silver的纵深加深学习教程.

介绍:深度神经网络的可解释性.

介绍:斯Parker疾速入门.

介绍:TalkingMachines:面向体育/政治和实时预测的机械学习.

介绍:Stanford社交互联网与信息网络分析课程资料+课设+数据.

介绍:DavidSilver(DeeMind)的深化学习课程,slide.

介绍:基于Theano/GPU的迅猛深度学习.

介绍:来自微软的<奥迪Q7编程入门>.

介绍:(Go)情绪分析API服务Sentiment Server.

介绍:受限波尔兹曼机初学者指南.

介绍:Mining and Summarizing Customer
Reviews 
,Mining
High-Speed Data
Streams
,Optimizing
Search Engines using Clickthrough
Data
.

介绍:Nvidia深度学习课程.

介绍:二〇一五年深度学习暑期课程,推荐教授主页.

介绍:那是一篇有关百度作品《基于深度学习的图像识别进展:百度的多少推行》的摘要,提议两篇小说结合起来阅读.

介绍:摄像标注中的机器学习技术.

介绍:博士诗歌:(Ilya Sutskever)索罗德NN练习.

介绍:深度神经网络的土红区域:可解释性难点,中文版.

介绍:Golang 落成的机械学习库资源汇总.

介绍:深度学习的计算分析.

介绍:面向NLP的深浅学习技术与技巧.

介绍:Kaggle’s CrowdFlower比赛NLP代码集锦.

介绍:澳大波尔多国立的自然语言掌握课程.

介绍:Deep Learning与Shallow Learning 介绍

介绍:那是一本机器学习的电子书,作者Max
Welling
学子在机械学习教学方面装有丰裕的经验,那本书小但精致.

介绍:由荷兰王国多伦多大学 & 谷歌(Google)瑞士联邦著.

介绍:介绍个乐于统计和翻译机器学习和计算机视觉类资料的博客,包涵的故事情节:Hinton的CSC321课程的下结论;Deep
Learning综述;Notes on
CNN的总括;python的原理总括;Theano基础知识和陶冶总括;CUDA原理和编程;OpenCV一些总括.

介绍:针对现实难题(应用场景)如何抉择机器学习算法(体系).

介绍:数据科学免费书分类集合

介绍:深度学习在语音合成最新进展有怎样?推荐MSRA的FrankSoong老师关于语音合成的纵深学习方法的拍照和幻灯片与以及谷歌(Google)的LSTM-PRADONN合成介绍,论文

介绍:新书(可免费下载):数据正确的措施

介绍:方式识别与机具学习书本推荐,本书是微软澳洲国立探讨院大神Bishop所写,算是可是广为认知的机械学习课本之一,内容覆盖周密,难度中上,适合学士中文版 or 备份

介绍:数据可视化介绍(23页袖珍小册子)

介绍:这篇随想荣获EMNLP2015的特级数据/资源奖卓绝奖,标明的Twitter数据集

介绍:作者在深度学习的思考.

介绍:数据可视化常用工具软件资源汇总

介绍:Buffalo大学教授Sargur Srihari的“机器学习和几率图模型”的视频课程

介绍:汉密尔顿希伯来大学教书Shai Shalev-Shwartz和滑铁卢大学教授Shai
Ben-戴维的新书Understanding Machine Learning: From Theory to
Algorithms,此书写的可比偏理论,适合对机械学习理论有趣味的同学选读

介绍:机器学习深造清单

介绍:网易上边的一篇关于NLP界有哪些神级人物?提问。首推迈克尔 Collins

介绍:机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创办人&CEO Raúl
Garreta面向初学者大体概括使用机器学习过程中的主要概念,应用程序和挑战,意在让读者可以屡次三番查找机器学习文化。

介绍:(IPN)基于Scikit-Learn的GBRT(Gradient Boost Regression
Tree)教程,slide

介绍: 无需做深度学习就能用的分布式深度学习软件.

介绍: 在亚马逊数据和众包Mechanical
Turk上,已毕了来自彩票和拍卖的编制,以募集用户对成品的愿意购买价格(WTP,willingness-to-pay)陶冶集。
E-commerce Recommendation with Personalized Promotion [Zhao,RecSys15]
回归模型预测未知WTP,升高卖家利润和顾客满意度

介绍:来自Berkeley分校的广大机器学习.

介绍:来自52ml的机械学习资料大汇总.

介绍:那本书的作者McKeown是二〇一三年世界首个数据科大学(位于哥伦比亚(República de Colombia)大学)COO,她亦是ACL、AAAI和ACM
Fellow .

介绍:EMNLP-15文件摘要若干.

介绍:来自Netflix的Xavier Amatriain在Summer School 2014 @
CMU上长达4小时的报告,共248页,是对引进系统发展的四次周详概括,其中还包蕴Netflix在性情化推荐方面的局地经验介绍.

介绍:(ECML PKDD 2015)大数据流挖掘教程,其它推荐ECML PKDD 2015
Tutorial列表
.

介绍:Spark上的Keras深度学习框架Elephas.

介绍:Surya Ganguli深度学习总括物法学.

介绍:(系统/算法/机器学习/深度学习/图模型/优化/…)在线摄像课程列表.

介绍:(PyTexas 2015)Python主旨建模.

介绍:Hadoop集群上的宽泛分布式机器学习.

介绍:基于LinkedIn数据得出的纵深学习热门”东家”名次.

介绍:(c++)神经网络手把手完毕教程.

介绍:香岛中文高校汤晓鸥助教实验室揭橥的巨型人脸识别数据集: Large-scale
CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 10K 有名的人,202K
脸部图像,逐个图像40余标注属性.

介绍:面向机器视觉的无监控特征学习,Ross Goroshin’s
webpage
.

介绍:谷歌(谷歌)研讨院Samy Bengio等人近年来写的CR-VNN的Scheduled
Sampling练习方法故事集.

介绍:机器学习为主算法简要入门.

介绍:Github机器学习/数学/总括/可视化/深度学习相关项目大列表.

介绍:CMU的新闻论课程.

介绍:谷歌(Google)探讨院Samy
Bengio
等人多年来写的CRUISERNN的Scheduled
萨姆pling磨练方法散文.

介绍:基于Hadoop集群的广大分布式深度学习.

介绍:来自哈工大高校及NVIDIA的行事,很实际很实用。选用裁剪互连网连接及重磨练方法,可极大削减CNN模型参数。针对AlexNet、VGG等模型及ImageNet数据,不损失识别精度意况下,模型参数可极大裁减9-13倍.

介绍:无需做深度学习就能用的分布式深度学习软件,github.

介绍:当今世界最NB的25位大数量地理学家,通过她们的名字然后放在google中找寻一定能找到很多很棒的资源译文.

介绍:Nils Reimers面向NLP的吃水学习(Theano/Lasagne)连串教程.

介绍:主讲人是陶哲轩,资料Probability:
Theory and
Examples
,笔记.

介绍:数据科学(学习)资源列表.

介绍:应对非均衡数据集分类难题的八大策略.

介绍:重点推介的20个数据正确相关课程.

介绍:递归神经网络.

介绍:(HOG)学习笔记.

介绍:计算建模/计算神经学课程汇总.

介绍:(Yelp)基于深度学习的买卖图片分类.

介绍:免费在线书《Neural Networks and Deep
Learning》神经互联网与深度学习。近来提供了前四章的文稿,第一章透过手写数字识其余例子介绍NN,第二章讲反向传来算法,第三章讲反向传播算法的优化,第四章讲NN为何能拟合任意函数。大批量python代码例子和相互动画,生动有趣.中文版

介绍:数据正确大咖荐书(入门).

介绍:NLP 深度学习资源列表.

介绍:很多arXiv下边有名随想能够在这么些网站找到github的连串链接.

介绍:深度学习在视觉跟踪的探索.

介绍:斯Parker机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:PaulAlan人工智能实验室表示,谷歌Scholar是十年前的产物,他们今后想要做越来越的增加。于是推出了崭新的,专门针对化学家设计的学术搜索引擎Semantic
Scholar.

介绍:半督察学习,Chapelle.篇篇都以经典,作者包涵Vapnik,Bengio,Lafferty,Jordan.其余推荐Xiaojin
(Jerry) Zhu
编写的Introduction to
Semi-Supervised
Learning
.

介绍:斯Parker机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:为入门者准备的纵深学习与神经网络免费资源.

介绍:谷歌(Google) 开源最新机器学习系统
TensorFlow,此外提供TensorFlow白皮书white paper of tensorflow
2015
.hacker
news
,谷歌大牛解读TensorFlow

介绍:Samsung开源的迅速深度学习应用程序开发分布式平台.

介绍:分布式机器学习工具包.

介绍:语义大数额——大数据/事件处理的语义方法.

介绍:LSTM(Long Short Term Memory)和RubiconNN(Recurrent)学习教程.

介绍:Princeton Vision Group的深浅学习库开源.

介绍:基于AWS的机动分布式科学总结库Ufora,Why I Open Sourced Five Years
of
Work
.

介绍:(PyCon SE 2015)深度学习与深度数据科学.

介绍:推荐克利夫兰高校机器学习与数码挖掘探究所所长——周志华助教的谷歌学术主页.

介绍:免费书:面向数据正确的高级线性模型.

介绍:基于知识迁移的神经互连网高效陶冶Net2Net.

介绍:徐亦达机器学习课程 Variational Inference.

介绍:深度神经网络结构学习.

介绍:来自印度孟买传媒大学的Multimodal Deep Learning papers.

介绍:深度学习简析,TensorFlow,Torch,Theano,Mxnet.

介绍:这些专栏是一个stanford学生做的CS183c课程的一个note,该课程是由Reid
Hoffman等互连网boss级人物设置的,每节课请一位巨头公司的连锁管事人来做访谈,讲述该公司是怎么scale的。最新两期分别请到了雅虎的梅姐和airbnb创办人Brian
Chesky。.

介绍:基于分布式表示的自然语言了解(100+页),论文.

介绍:推荐系统手册.

介绍:理解LSTM网络翻译.

介绍:机器学习在quora中的应用.

介绍:思维学习——汉兰达L+SportageNN算法消息论.

介绍:数据数学家毕业后一连攻读的5种格局.

介绍:深度学习在神经互连网的应用.

介绍:上下法学习,代码.

介绍:机器学习零基础入门,代码.

介绍:二零一五年份CCF卓越博士学位杂文奖诗歌列表.

介绍:Learning to Hash Paper, Code and Dataset.

介绍:(PyData2015)基于Theano/Lasagne的CNN/RNN教程,github.

介绍:北大大学邱锡鹏教授编制的神经互联网与深度学习课本,ppt.

介绍:微软澳大利亚(Australia)探究院开源分布式机器学习工具包.

介绍:语音识其余技能原理分析

介绍:迈克尔·I.Jordan的主页.依照主页可以找到很多资源。Michael·I.乔丹是红得发紫的总结机科学和计算学学者,首要切磋机器学习和人为智能。他的紧要性进献包涵提出了机器学习与计算学之间的沟通,并推进机械学习界广泛认识到贝叶斯网络的严重性。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
F汉兰达S是一位英帝国落地的一个钱打二十四个结机学家和心绪学家,以其在神经互联网方面的贡献闻明。辛顿是反向传来算法和对照散度算法的发明人之一,也是深度学习的能动促进者.通过他的主页可以开掘到很多Paper以及特出学生的paper,其它推荐她的学生Yann
Lecun
主页

介绍:Yoshua
Bengio是机器学习方向的牛人,倘使您不知道可以翻阅对话机器学习大神Yoshua
Bengio(上)
,对话机器学习大神Yoshua
Bengio(下)

介绍:google大规模深度学习运用演进

介绍:MIT出版的深浅学习电子书,公开电子书

介绍:深度卷积神经互联网(CNN)提取特征的数学理论

介绍:推荐微软亚洲研究院何恺明主页

介绍:《语音与语言处理》第三版(草稿)

介绍:Stanford新课”总结词汇语义学”

介绍:上海北大张文玲华先生的总括机器学习与机具学习导论视频链接:密码:
r9ak
.几率基础

介绍:computational linguistics and deep
learning视频,推荐Deep
Learning: An Introduction from the NLP
Perspective

介绍:(BlackHat2015)深度学习应用之流量鉴别(协议鉴别/非凡检测),[slide])(https://www.blackhat.com/docs/us-15/materials/us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification.pdf),%5Bmaterial%5D(https://www.blackhat.com/docs/us-15/materials/us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification-wp.pdf)

介绍:一个引进系统的Java库

介绍:多为重图的谱分解及其在互连网侵犯检测中的应用(MC-GPCA&MC-GDL)

介绍:用Python学总计总括学

介绍:datumbox-framework——Java的开源机器学习框架,该框架重点是提供大批量的机械学习算法和计算检验,并可以处理中小范围的数据集

介绍:递归神经网络awesome序列,涵盖了书籍,项目,paper等

介绍:Pedro
Domingos是Washington高校的上书,主要琢磨方向是机械学习与数据挖掘.在2015年的ACM
webinar会议,曾刊登了关于盘点机器学习世界的五大流派大旨演说.他的个人主页拥有众多连锁探究的paper以及他的教师课程.

介绍:机器学习摄像集锦

介绍:深度机器学习库与框架

介绍:那篇文章内的引进系统资源很丰裕,小编很有心,摘录了《推荐系统实战》内引用的故事集.

介绍:(天经济学)贝叶斯方法/MCMC教程——计算实战

介绍:免费书:总结稀疏学习,作者Trevor
Hastie
Rob
Tibshirani
都以澳大塔尔萨国立大学的执教,Trevor
Hastie更是在总计学学习上建树多多

介绍:Murano分布式计算的进化,其余推荐(凯雷德)天气变化可视化,(Tiggo)马尔可夫链入门

介绍:Nervana
Systems在Startup.ML的主旨切磋会——情绪分析与深度加深学习

介绍:深度学习卷积概念详解.

介绍:Python推荐系统开发库汇总.

介绍:超棒的神经互连网课程,深远浅出介绍深度学习,由Hugo Larochelle(Yoshua
Bengio的大学生生,杰弗里 Hinton从前的博士后)主讲,强烈推荐.

介绍:澳大孟菲斯国立新学科,面向视觉识其余卷积神经互联网(Fei-Fei Li & Andrej
Karpathy),slides+video,homework.

介绍:NIPS
2015议会总计第一有的,其次局地.

介绍:python机器学习入门资料梳理.

介绍:加州圣巴巴拉分校大学闻明视觉几何组VGG在IJCV16年首卷首期: Reading Text in the
魏尔德 with Convolutional Neural
Networks,Jaderberg。那篇期刊文章融合了前头两篇会议(ECCV14,NIPS14ws),定位和辨别图片中的文本(叫text
spotting)。 端到端系统: 检测Region + 识别CNN。散文、数据和代码.

介绍:计算机视觉的一个较大的数额集索引,
包括387个标签,共收录了314个数据集合,点击标签云就足以找到本身索要的库了.

介绍:Tombone 对 ICCV SLAM workshop 的下结论: the future of SLAM, SLAM vs
deep learning 重点介绍了 monoSLAM 和 LSD-SLAM,而且研究了 feature-based
和 feature-free method 的长度。在平民deep learning做visual
perception的时候,再来读读CV中的 geometry.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon发表.

介绍:ICCV 2015的ImageNet比赛以及MS COCO比赛联合探讨会的幻灯片和摄像.

介绍:Python机器学习入门.

介绍:Neural Enquirer 第二版.

介绍:[Google]基于TensorFlow的深浅学习/机器学习课程.

介绍:锐界-bloggers网站2015″必读”的100篇小说,RAV4语言学习的福音.

介绍:推荐书籍:<机器学习:可能率视角>,样章Undirected graphical
models Markov random
fields
.

介绍:那是一本在线的深度学习书本,合著者有伊恩 Goodfellow, Yoshua Bengio 和
亚伦 Courville.假若你是一位新入门的学童可以先看那本书籍Yoshua Bengio:
How can one get started with machine
learning?
.华语译本

介绍:UFLDL推荐的深浅学习阅读列表.

介绍:London州立高校布法罗分校二零一五年春日机械学习课程主页.

介绍:
Theano是主流的吃水学习Python库之一,亦接济GPU,入门比较难.推荐Theano
tutorial
,Document

介绍:博士随想:神经网络总结语言模型.

介绍:文本数据的机械学习机关分类方法(下).

介绍:用奇骏NN预测像素,可以把被遮挡的图纸补充完整.

介绍:微软切磋院把其深度学习工具包CNTK,想进一步询问和上学CNTK的同窗可以看前天公布的《CNTK白皮书》An
Introduction to Computational Networks and the Computational Network
Toolkit
.

介绍:
Carl曼滤波器教材,用尽量少的数学和演绎,传授直觉和阅历,全体Python示例,内容覆盖卡尔曼滤波器、增加Carl曼滤波,无迹Carl曼滤波等,包涵训练和参考答案

介绍:在线免费书:面向数据正确的统计测算,PAJERO示例代码,很不利GitHub.

介绍:那本书是由Yoshua
Bengio撰写的课程,其情节涵盖了上学人工智能所接纳的深度学习架构的就学资源,书中的项目已停止更新DeepLearnToolbox.

介绍:那是一份机器学习和纵深学习课程,小说和资源的清单。那张清单依据种种主旨进行创作,包含了好多与深度学习有关的项目、总计机视觉、狠抓学习以及各类架构.

介绍:那是由Donne马丁策划收集的IPython台式机。话题涵盖大数额、Hadoop、scikit-learn和不利Python堆栈以及众多任哪个地方方的故事情节。至于深度学习,像是TensorFlow、Theano和Caffe之类的框架也均被含有其中,当然还有相关的特定构架和定义等.

介绍:开源的纵深学习服务,DeepDetect是C++达成的依照外部机器学习/深度学习库(目前是Caffe)的API。给出了图片磨炼(ILSV帕杰罗C)和文件练习(基于字的情义分析,NIPS15)的样例,以及基于图片标签索引到ElasticSearch中github.

介绍:那是外国的一个科学和技术频道,涵盖了数量挖掘,分析以及数据科学类的作品.偶尔还有机器学习精选.

介绍:经轶闻事集:数据挖掘与计算学.

介绍:NIPS’2015 Tutorial by Yoshua Bengio.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon公布.

介绍:犹他州高校Matt Might教授推荐的大学生阅读清单.

介绍:开放数据集.

介绍:(edX)不明明的不错——可能率论导论(MITx).

介绍:景逸SUV语言开发常用软件/工具推荐.

介绍:动态回想互联网落成.

介绍:英文主页

介绍:50个大数量解析最佳学习资源(课程、博客、教程等)

介绍:深度学习的一应俱全硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe,译文

介绍:kaiming开源小说

介绍:自然语言处理(NLP)权威指南

介绍:怎么样在社会媒体上做言语检测?没有数据咋做?Twitter官方发表了一个要命难能可贵的数据集:12万标明过的Tweets,有70种语言

介绍:深度学习和机械学习重点会议ICLHaval 2016录用文章

介绍:机器学习——深度非技术指南

介绍:数据叙事入门指南——创意生成/数据收集/内容设计荣辱与共资源推介

介绍:WikiTableQuestions——复杂真实问答数据集

介绍:(2016版)35个超棒的免费大数据源

介绍:Ion Stoica和 迈克尔 I.
乔丹两位大家首次联合发文,CAFFE和SPAPAJEROK完美组合,分布式深度学习混搭情势!github

介绍:深度学习(分类)文献集

介绍:深度学习阅读列表

介绍:探索帕杰罗包的好网站Awesome 42

介绍:MLbase是Prof. Dr. Tim
Kraska
的一个探究项目,MLbase是一个分布式机器学习管理种类

介绍:分布式深度学习平台SINGA介绍

介绍:斯Parker摄像集锦

介绍:奥迪Q3语言深度学习第二节:从零伊始

介绍:图解机器学习

介绍:AMiner杂谈引用数据集(v7:2,244,021 papers and 4,354,534 citation
relationships)

介绍:10本最佳机器学习免费书

介绍:ICCV15视频集

介绍::(Yahoo)基于Hadoop/斯Parker的分布式Caffe达成CaffeOn斯Parker

介绍:Learning to Rank简介

介绍:满世界深度学习专家列表,涵盖探究者主页

介绍:斯Parker生态超级项目集中

介绍:ACM IUI’16论文集Conference Navigator –
Proceedings

介绍:深切机器学习,2,3,4

介绍:Nando de
Freitas
在 Oxford
开设的吃水学习课程,课程youtube地址,GoogleDeepMind的钻研地理学家,其它首页:computervisiontalks的内容也很丰富,若是你是做机械视觉方面的琢磨,推荐也看看其他内容.肯定收获也不小.还有,那位youtube主页顶过的录制也很有分量

介绍:Geoffrey Hinton在Coursera开设的MOOC

介绍:深度学习世界的Hacker
news.紧跟深度学习的消息、探讨进展和连锁的创业好项目。从事机械学习,深度学习世界的心上人提议每天看一看

介绍:马克斯out互连网剖析

介绍:NIPS领域的会议paper集锦

介绍:机器学习在生物工程领域的拔取,假如您从事生物工程领域,可以先读书一篇文章详见介绍

介绍:深度学习在生物音信学领域的使用

介绍:一些有关机器学习须求精通知识,对于刚刚入门机器学习的同校应该读一读

介绍:哈佛高校机械学习用户组主页,网罗了伊利诺伊香槟分校高校局地机器学习领域专家与情报

介绍:Randy
Olson’s
的有的数量解析与机具学习项目库,是读书实践的好素材

介绍:Golang机器学习库,简单,易伸张

介绍:用斯维夫特开发苹果接纳的倒是很多,而用来做机械学习的就相比少了.SwiftAi在那地点做了诸多聚集.可以看看

介绍:怎么样向一位5岁的孩子解释支持向量机(SVM)

介绍: reddit的机械学习栏目

介绍:
统计机视觉领域的片段牛人博客,超有实力的钻研机构等的网站链接.做总计机视觉方向的情人指出多关怀其中的资源

介绍:Hong Kong中文高校深度学习商量主页,此外探究小组对二〇一三年deep learning
的最新进展和相关杂谈
做了整理,其中useful
links的情节很收益

介绍:
那是一篇关于寻找引擎的博士诗歌,对明天普遍选拔的搜寻引擎google,bing等做了分析.对于做搜索类产品的很有技巧参考价值

介绍: 深度学习书本推荐(终归那类书比较少).

介绍: 贝叶斯定理在深度学习方面的钻探故事集.

介绍:
来自谷歌(Google)大脑的重申分布式梯度下降.同时引进科普分布式深度网络

介绍: 社交统计探究有关难题综述.

介绍: 社交总结应用领域概览,里面有些经典散文推荐

介绍: 协同过滤在引进系统应用.

介绍: 协同过滤在内容引进的切磋.

介绍: 协同过滤经典诗歌.

介绍: 协同过滤算法.

介绍: 亚马逊对于联合过滤算法应用.

介绍: 协同过滤的隐式反馈数据集处理.

介绍: 总结机图形,几何等散文,教程,代码.做计算机图形的引荐收藏.

介绍:
推荐哥伦比亚共和国学院课程,稀疏表示和高维几何.12年由Elsevier、13年于今由PAMI(仍由Elsevier赞助)设立的青年啄磨者奖(Young
Researcher
Award)授予达成大学生学位后七年内拿到卓绝进献的;由CV社区提名,在CVP路虎极光会议上公告。二〇一五年得主是哥大助理教授John赖特,09年《健壮人脸识其他稀疏表示法》引用已超5K.

介绍: CMU机器学习系闻明助教Alex Smola在Quora对于《程序员怎么着学习Machine
Learning》的指出:亚历克斯推荐了成百上千关于线性代数、优化、系统、和总计领域的经典教材和资料.

介绍:
书籍推荐,深度学习基础.源码

介绍:
软件工程领域未来也对机械学习和自然语言处理很感兴趣,有人生产了“大代码”的定义,分享了过多代码集合,并且认为ML可以用在预测代码Bug,预测软件作为,自动写新代码等职务上。大代码数据集下载

介绍:
深度学习进行目的识其余资源列表:包蕴LANDNN、MultiBox、SPP-Net、DeepID-Net、Fast奥德赛-CNN、DeepBox、MLacrosse-CNN、法斯特er
PRADO-CNN、YOLO、DenseBox、SSD、Inside-Outside Net、G-CNN

介绍: Yann LeCun 2016深度学习课程的幻灯片(Deep Learning Course by Yann
LeCun at Collège de France
2016)百度云密码:
cwsm 原地址

介绍:
新加坡国立星机交互组五篇CHI16小说。1.众包激励机制的作为管理学研讨:批量结算比单职责的完毕率高。2.在众包专家和新手间建立联系:微实习。3.词嵌入结合众包验证的词汇核心分类(如猫、狗属于宠物)。4.词嵌入结合目的识其他移动揣摸。5.鞭策出错以加快众包速度。

介绍: 自学数据科学

介绍:
本课是CS224D一节介绍TensorFlow课程,ppt,DeepDreaming
with
TensorFlow

介绍:
Leaf是一款机器学习的开源框架,专为黑客营造,而非为地理学家而作。它用Rust开发,传统的机械学习,于今的深浅学习通吃。Leaf

介绍: GTC
2016
摄像,MXnet的手把手深度学习tutorial,相关参考资料MXNet
Tutorial for NVidia GTC
2016.

介绍: OpenAI Gym:开发、相比较强化学习算法工具箱

介绍: 机器学习会议ICL路虎极光 2016 杂文的代码集合

介绍: 此书是新加坡国立大学可能率图模型大牛DaphneKoller所写,首要涉嫌的是贝叶斯网络和马尔科夫逻辑互连网的learning和inference难题,同时又对PGM有深厚的反驳解释,是读书可能率图模型不可不看的书本。难度中上,适合有一部分ML基础的商讨生.[备份地址](https://vk.com/doc168073_304660839?hash=39a33dd8aa6b141d8a&dl=b6674

介绍: Spark分布式深度学习库BigDL

介绍:
那是一份关于机器学习和数量挖掘在互联网安全地点选取的资源帖,包含了有些相当紧要的站点,杂文,书籍,俄亥俄州立课程以及部分立竿见影的教程.

介绍: 肯塔基理工高校(MIT)开设课程.S094:自主驾驶小车的深度学习

介绍: ICML 2016录制集锦

介绍: 机器学习推荐学习路线及参考资料

介绍:新手入门,通过TensorFlow入门深度上学

介绍: 自然语言处理(NLP)入门指南

介绍:通过神经互联网跳过数值方法求解薛定谔方程。

介绍:微软亚洲切磋院的刘铁岩等人近日在AAAI
2017上做的有关优化以及科普机器学习的Tutorial。很值得一看。里面对价值观的优化算法,尤其是有些答辩个性以及分布式算法的相应理论个性都有一个相比详细的计算。万分适合想快捷驾驭这几个世界的大家和工程师。其余,这么些Tutorial还介绍了D高通的部分景观,作为一个分布式总括平台的利害,还顺带相比了斯Parker和TensorFlow等风靡框架。

介绍:AAAI
2017的Tutorial,专门讲述了纵深学习框架的安排性思想和落到实处,相比较若干种流行框架(Caffe、MXNet、TensorFlow、Chainer等)的质量和异同。

介绍:雅虎开源基于spark与TensorFlow的分布式数据深度学习框架,博文介绍

介绍:用离散嵌入解构模糊数据

介绍:视频公布:自然风貌可信机器学习(NIPS 2016 Workshop)

介绍:谷歌(Google)公布大规模音频数据集

介绍:练习神经互连网的5种算法

介绍:笔记:德克萨斯奥斯汀分校州立CS224n深度念书NLP课程(2017)

介绍:London深度学习探讨会资料

介绍:随想导读:深度神经网络领悟、泛化与迁移学习,acolyer
blog
上还有许多经文推荐可以阅读

介绍:面向机器学习的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)

介绍:深度学习杂谈与资源大列表(诗歌、预陶冶模型、课程、图书、软件、应用、相关列表等)

介绍:自然语言处理NLP数据集列表

介绍:软件工程师的机器学习

介绍:量化金融(Quants)资源列表

介绍:《总计机依然无法做什么样——人工理性批判》MIT版导言

介绍:谷歌发诗歌详解TPU

介绍:前年ICWSM会议散文合集,业内对它的评论是:”算是最一级也是最早的有关社会计算的集会”。里面的随想一大半是商量社交互连网的,例如twitter,emoji,游戏。对于社交媒体来说内容依然挺前沿的。如若您是做社会总结的要么得以看看。毕竟是行业内首屈一指的会议。对了,只如若您了然名字的有名社交媒体都有投稿.[陌陌不算]

介绍:台大李宏毅(英文名:lǐ hóng yì)中文机器学习课程(2017)

介绍:2017 TensorFlow 开发者峰会(粤语字幕)

介绍:浦项科学技术2017季CS231n深度视觉识别课程摄像

 

 

转自 https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md

介绍:那是一份python机器学习库,倘若您是一位python工程师而且想浓密的学习机器学习.那么那篇文章可能可以帮助到你.

介绍:这一篇介绍要是陈设和保管属于您本人的机械学习项目标稿子,里面提供了管制模版、数据管理与实践方法.

介绍:若是你还不明了哪些是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇小说已经被翻译成中文,如果有趣味可以运动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:CRUISER语言是机械学习的基本点语言,有无数的情人想学习奥迪Q5语言,但是接连忘记一些函数与第一字的意义。那么那篇小说只怕可以协理到你

介绍:小编该怎么抉择机器学习算法,这篇文章相比直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等艺术的好坏,别的探讨了样本大小、Feature与Model权衡等难题。其它还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度互连网,笔者对于例子的取舍、理论的牵线都很到位,由表及里。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:<机器学习与优化>那是一本机器学习的小册子,
短短300多页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂,
没有一坨坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也适合老手温故而知新.
比起MLAPP/P帕杰罗ML等大部头,
恐怕那本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:作者是源于百度,可是他自小编已经在二零一四年二月份申请离职了。可是那篇文章很不利倘使您不通晓深度学习与辅助向量机/计算学习理论有怎么样联系?那么相应立时看看那篇文章.

介绍:那本书是由谷歌(Google)商家和MIT共同出品的微处理器科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 2013
。分为5大多数:1)阐明,归结。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)几率,随机行走。5)递归。等等

介绍:音讯时期的电脑科学理论,近年来境内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城大学新编的第二版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想深造库罗德语言的同室选读。

介绍:那并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主唐纳德 Knuth提问记录稿:
近日, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Mercedes-Benz等大神向Knuth提议了20个难点,内容包含TAOCP,P/NP难题,图灵机,逻辑,以及为什么大神不用电邮等等。

介绍:不会统计如何是好?不了然怎么样选取恰当的总结模型咋做?那那篇小说你的良好读一读了佛蒙特伊兹密尔分校JoshuaB. Tenenbaum和斯坦福Zoubin Ghahramani合作,写了一篇有关automatic
statistician的篇章。可以活动选取回归模型种类,还是可以半自动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同窗可以明白一下

介绍:那是一本音讯寻找相关的图书,是由伊利诺伊香槟分校Manning与谷歌(谷歌)副COORaghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美最受欢迎的音讯寻找教材之一。如今小编扩展了该课程的幻灯片和作业。I奥德赛相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来说明机器学习重大约念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

介绍:雅虎琢磨院的数目集汇总:
包括语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总括广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的多少。

介绍:这是一本斯坦福统计学知名教师Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在二零一四年八月早就开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习材料汇聚是专为机器学习初大方推荐的上乘学习资源,辅助初学者快速入门。而且这篇文章的牵线已经被翻译成中文版。假设你有些熟知,那么作者指出你先看一看中文的介绍。

介绍:主假设顺着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包涵几本综述文章,将近100篇散文,各位山头们的Presentation。全体都可以在google上找到。

介绍:那是一本书籍,紧要介绍的是跨语言新闻寻找方面的文化。理论很多

介绍:本文共有七个种类,我是来源于IBM的工程师。它最主要介绍了引进引擎相关算法,并扶助读者很快的完成那么些算法。
探索推荐引擎内部的秘闻,第 2 有的: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,琢磨推荐引擎内部的绝密,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学新闻科学系助理助教戴维Mimno写的《对机器学习初专家的少数提出》,
写的挺实在,强调进行与辩论结合,最终还援引了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:那是一本有关分布式并行处理的多少《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,我是澳大俄克拉荷马城国立的詹姆斯 L.
McClelland。保护介绍了各类神级网络算法的分布式已毕,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参考下

介绍:【“机器学习”是怎样?】JohnPlatt是微软商量院独立数学家,17年来他直接在机器学习园地耕耘。方今机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定设立博客,向民众介绍机器学习的探讨进展。机器学习是如何,被拔取在哪个地方?来看Platt的那篇博文

介绍:二零一四年国际机器学习大会(ICML)已经于4月21-26日在国家会议着力繁华举行。本次大会由微软澳大利亚琢磨院和武大大学协同主办,是以此富有30多年历史并闻名世界的机械学习世界的盛会首次来到中国,已成功引发全世界1200多位学者的提请参预。干货很多,值得深入学习下

介绍:那篇文章紧借使以Learning to
Rank为例表达集团界机器学习的求实选用,RankNet对NDCG之类不灵动,插手NDCG因素后变成了LambdaRank,同样的思考从神经互连网改为运用到Boosted
Tree模型就已毕了LambdaMAPRADOT。Chirs
Burges
,微软的机器学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMACR-VT,尤其以LambdaMA路虎极光T最为卓绝,代表杂谈为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

别的,Burges还有为数不少老牌的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本课程将演说无监控特征学习和深度学习的要紧意见。通过学习,你也将促成几个效益学习/深度学习算法,能看出它们为你工作,并就学怎么使用/适应那个想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(特别是如数家珍的督察学习,逻辑回归,梯度下落的想法),倘使你不熟练这个想法,我们提议您去那里机器学习课程,并先完毕第II,III,IV章(到逻辑回归)。其余那有关那套教程的源代码在github上边已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

*《Deep Learning for Natural Language Processing and Related
Applications》

介绍:那份文档来自微软探讨院,精髓很多。要是急需完全明了,必要自然的机械学习基础。但是有点地点会令人赏心悦目,毛塞顿开。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的稿子,讲的已经算相比详细的了

介绍:每一日请一个大牛来讲座,主要涉及机械学习,大数据解析,并行总括以及人脑探讨。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个最佳完整的机械学习开源库计算,假设你认为那几个碉堡了,那背后这几个列表会更让您惊讶:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热情的爱侣举行了翻译中文介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、巴黎综合财经政法大学统计机系ChrisManning教授的《自然语言处理》课程所有录制已经足以在牛津公开课网站上收看了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与考试也得以下载。

介绍:比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着哈工大毕业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:神经网络的免费在线书,已经写了三章了,还有相应的开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning
爱好者的教义。

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机械学习库,依照大数额、NLP、总结机视觉和Deep
Learning分类开展了整治。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最核心的入门小说,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候质疑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其余算法中延长出来的。那里,大家从八个地点来给我们介绍,第四个方面是读书的办法,第三个地方是算法的类似性。

介绍:看难点你已经驾驭了是如何内容,没错。里面有过多经典的机器学习诗歌值得仔细与高频的翻阅。

介绍:视频由南洋电影学院(Caltech)出品。需求斯洛伐克(Slovak)语底子。

介绍:总括了机械学习的经文书籍,包含数学基础和算法理论的书籍,可做为入门参考书单。

介绍:16本机器学习的电子书,能够下载下来在pad,手机方面任意时刻去阅读。不多我提出您看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到大方。然则看完上边装有素材。肯定是大家了

介绍:入门的书真的很多,而且自身早就帮你找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习种类,用来消除预测方面的题材,比如
YouTube 的摄像推荐。

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

介绍:关于(Deep) Neural Networks在 NLP 和 Text Mining 方面一些paper的总计

介绍:统计机视觉入门以前景目标检测1(总括)

介绍:统计机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:那又是一篇机器学习初专家的入门文章。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个有关机器学习的工具

介绍:下集在此处神奇的伽玛函数(下)

介绍:小编王益方今是腾讯广告算法总裁,王益博士结业后在google任商讨。那篇小说王益博士7年来从谷歌(谷歌(Google))到腾讯对此分布机器学习的眼界。值得细读

介绍:把机器学习进步的级别分为0~4级,每级必要上学的教科书和摆布的学问。那样,给机器学习者提供一个前进的门路图,以防走弯路。此外,整个网站都是关于机器学习的,资源很丰盛。

介绍:机器学习各种方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:那是一本来自微的研商员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的法门和动用的电子书

介绍:二〇一四年2月CMU进行的机械学习冬季课刚刚截至有近50小时的视频、十七个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。所有13名教授都以牛人:包蕴大牛汤姆 Mitchell
(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在今年的IEEE/IFIP可信系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌(Google)软件工程师Tushar
Chandra做了一个关于Sibyl系统的主旨发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来消除预测方面的标题,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌探讨院的Christian
Szegedy在谷歌(谷歌(Google))研商院的博客上简要地介绍了他们当年在座ImageNet取得好战绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。即使不是很清可看看可能率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问Berkeley机器学习大牛、美利哥双双院士Michael I.
Jordan:”若是您有10亿美元,你怎么花?Jordan:
“小编会用那10亿法郎建造一个NASA级其余自然语言处理探究项目。”

介绍:常会合试之机器学习算法思想简单梳理,其它小编还有一些任何的机械学习与数量挖掘作品纵深学习著作,不仅是论战还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文本与数码挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上时不时取得不错战绩的TimDettmers介绍了她协调是怎么选取深度学习的GPUs,
以及个体怎样打造深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神Michael Jordan

介绍:还有2,3部分。http://blog.sina.com.cn/s/blog\_46d0a3930101gs5h.html

介绍:是Stanford 教师 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热情的把那么些科目翻译成了华语。假使您西班牙语不佳,可以看看那个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(如同大数量)。其实过两个人都还不明白什么是深浅学习。那篇小说由浅入深。告诉你深度学毕竟是怎么着!

介绍:那是澳大利亚(Australia)国立高校做的一免费课程(很勉强),这一个可以给您在深度学习的途中给你一个学习的思绪。里面涉及了有些为主的算法。而且告诉你如何去行使到实际条件中。中文版

介绍:那是法兰克福高校做的一个纵深学习用来甄别图片标签/图转文字的demo。是一个事实上应用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读那些故事情节要求有早晚的基本功。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见义务,各种义务又分别分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间体系分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量法学,感情计算学,社会学计算,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是当下数量解析世界的一个热门内容。很五个人在寻常的劳作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您总计一下大规模的机器学习算法,以供您在干活和读书中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总括了少数个种类。其它还小编还了一个小说导航.相当的多谢笔者总计。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理序列之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理连串之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做总计机是觉的NIPS 2013课程。有mp5,
mp5,
pdf各样下载
他是London高校教学,方今也在脸谱工作,他二零一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个武大大学电脑高校开发的开源普通话自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里带有普通话分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等职能,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:LinkedIn 开源的机器学习工具包,帮忙单机, Hadoop cluster,和 斯Parkercluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于立陶宛共和国(Republic of Lithuania)语不佳,但又很想上学机器学习的意中人。是一个大的方便。机器学习周刊如今主要提供中文版,依旧面向广大国内爱好者,内容涉及机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。多谢小编

介绍:《线性代数》是《机器学习》的严重性数学先河课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂尤其不不难,假若一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很不难让学生失去学习的兴趣。小编个人推举的特等《线性代数》课程是印度孟买理工GilbertStrang助教的教程。
学科主页

介绍:大数目数据处理资源、工具不齐全列表,从框架、分布式编程、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存储、机器学习等。很赞的资源集中。

介绍:雅虎邀约了一名源于本古里安大学的访问学者,制作了一套关于机器学习的多元录制课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等常规机器学习算法的申辩基础知识。

介绍:应对大数量时期,量子机器学习的第二个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志通信了UCLA数学博士克里斯 McKinlay
(图1)通过大数据手段+机器学习方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的传说,通过Python脚本决定着12个账号,下载了谈情说爱网站2万女用户的600万题材答案,对她们进行了总计抽样及聚类分析(图2,3),最终到底取得了真爱。科学和技术改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二〇一四年四月1日开拍,该课属于MIT大学生级其余学科,对机器人和非线性引力系统感兴趣的对象不妨可以挑衅一下这门课程!

介绍:mllib实践经验分享

介绍:谷歌用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍:NLP常用新闻资源*
《NLP常用音讯资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年终阶在微机科学的诗歌中被引述次数最多的舆论

介绍:把二〇一九年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂文中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家利用。能够实时的募集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU C奇骏F也会继续公开。

介绍:【神经互连网黑客指南】今后,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),如何更好学习它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs小编karpathy告诉您,最佳技巧是,当您开首写代码,一切将变得一清二楚。他刚发表了一本书籍,不断在线更新

介绍:前谷歌广告系统工程师Josh 威尔s
讲述工业界和科学界机器学习的异议,大实话

介绍:使用Neo4j
做影片评论的情丝分析。

介绍:不仅是材料,而且还对有些资料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了我们怎么?

介绍:scikit-learn是在SciPy基础上营造的用来机器学习的Python模块。

介绍:Jordan教授(Michael I.
Jordan)教师是机械学习世界神经互连网的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深切的趣味。因而,很多咨询的题材中包蕴了机器学习园地的各项模型,Jordan教师对此一一做了诠释和展望。

介绍:A*搜寻是人为智能基本算法,用于高效地搜索图中两点的极品路径,
宗旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的莫过于代价,h(n)是顶点n到对象顶点的估摸代价。合集

介绍:本项目采用了Microsoft Azure,可以在几分种内成功NLP on Azure
Website的布署,立时先河对FNLP各个风味的试用,大概以REST
API的款式调用FNLP的语言分析效益

介绍:现任浙大高校首席教师、总结机软件学士生导师。总括机科学探讨所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正常、生物、大数据、生物音讯再到量子计算等,Amund
Tveit等爱护了一个DeepLearning.University小品种:收集从二零一四年伊始深度学习文献,相信可以视作深度学习的起源,github

介绍:EMNLP上两篇有关stock
trend

用到了deep model协会特征;Exploiting Social Relations and Sentiment for
Stock
Prediction
用到了stock
network。

介绍:小编是深浅学习一线大牛Bengio组写的科目,算法深切显出,还有达成代码,一步步拓展。

介绍:许多古板的机器学习职分都以在就学function,不过谷歌脚下有开头上学算法的趋向。谷歌(谷歌)别的的那篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:小编是Samsung技术有限集团,诺亚方舟实验室,首席物理学家的李航硕士写的有关消息寻找与自然语言处理的作品

介绍:利用机用器学习在谣言的甄别上的采取,其余还有五个。一个是识别垃圾与虚假新闻的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

介绍:该学科是腾讯网公开课的收费课程,不贵,一级福利。紧要适合于对应用奔驰M级语言举行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中小编总括了三代机器学习算法已毕的衍变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer达成基于Hadoop的壮大,第三代如斯Parker和Storm完结了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲计算机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,此外三本是哈特ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / Richard E.伍德s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没涉及到具体算法,但笔者介绍了CF在LinkedIn的重重接纳,以及他们在做推荐进度中赢得的局部经历。最后一条经验是应有监控log数据的成色,因为推荐的品质很珍重数据的质量!

介绍:初学者怎么样查阅自然语言处理(NLP)领域学术质感

介绍:用树莓派和相机模块进行人脸识别

介绍:如何接纳深度学习与大数额打造对话系统

介绍:Francis Bach合作的有关稀疏建模的新概括(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉嫌Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的运用,而且首先有的关于Why does
the l1-norm induce sparsity的表达也很不利。

介绍:君越KHS是机械学习中主要的定义,其在large
margin分类器上的拔取也是广为精晓的。若是没有较好的数学基础,直接精晓奇骏KHS可能会正确。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深远浅出,一共才12页。

介绍:许多同学对于机械学习及深度学习的迷离在于,数学方面曾经大致知道了,不过动起手来却不掌握什么样下手写代码。交大深度学习大学生Andrej
Karpathy写了一篇实战版本的深度学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经网络和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文子禽过一次最盛行的机械学习算法,大概了解怎么样方法可用,很有赞助。

介绍:这一个里面有不少有关机器学习、信号处理、统计机视觉、深远学习、神经网络等世界的豁达源代码(或可举行代码)及有关随想。科研写诗歌的好资源

介绍:NYU 二〇一四年的纵深学习课程资料,有视频

介绍:总计机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数码挖掘十大经典算法之一

介绍:github上边100个至极棒的项目

介绍:当前加州大学Owen分校为机械学习社区维护着306个数据集。询问数据集

介绍:Andrej Karpathy 是俄亥俄州立高校Li
Fei-Fei的硕士生,使用机器学习在图像、录制语义分析世界取得了科研和工程上的突破,发的篇章不多,但各个都很朴实,在逐个题材上都做到了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的吃水加深学习演示,舆论在这边

介绍:CIKM Cup(恐怕叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举行的国际数码挖掘竞技的名目。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FHighlanderS是一位英国落地的计算机学家和心绪学家,以其在神经网络方面的进献闻明。辛顿是反向传来算法和对照散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极向上促进者.

介绍:微软研商院深度学习技术主题在CIKM2014
上有关《自然语言处理的吃水学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<辅助向量机的高频限价订单的动态建模>采纳了 Apache
斯Parker和斯ParkerMLLib从London股票交易所的订单日志数据创设价格活动预测模型。(股票有风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伴联手商讨有关于机器学习的多少个理论性难题,并提交一些有意义的结论。最终经过一些实例来表达那一个理论难题的大体意义和实际选择价值。

介绍:我还著有《这就是寻找引擎:大旨技术详解》一书,紧即使介绍应用层的东西

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:推荐系统经典诗歌文献

介绍:人脸识别必读文章推荐

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”探究会PPT

介绍:统计学习是有关电脑基于数据创设的票房价值总计模型并动用模型对数码进行预测和剖析的一门科学,总括学习也变为总计机器学习。课程来自日本首都农林交通学院

介绍:机器学习的目的是对总括机编程,以便利用样本数量或未来的经历来消除给定的难题.

介绍:CIKM 2014 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的核心报告的幻灯片,
Alex Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:部分中文列表

介绍:其余作者还有一篇元算法、艾达Boost python已毕作品

介绍:加州Berkeley大学大学生Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从牛顿法讲到拟牛顿法,再讲到BFGS以及L-BFGS,
图文并茂,还有伪代码。强烈推荐。

介绍:还有续集令人惊叹深度学习方法概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec和deep learning做NLP“
里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word2vec模型,并在骨子里比赛中间比调参数和清数据。
倘使已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPILacrosse提供了NLPIPRADO/ICTCLAS中文分词的Python接口,别的Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,普通话标点,拼音,和汉字正则表明式(如找到文本中的繁体字)

介绍:那小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱练习模型识别作用。想法不错。练习后近期能已毕决不计算,只看棋盘就提交下一步,大概10级棋力。但那篇作品太过乐观,说哪些人类的终极一块堡垒立即就要跨掉了。话说得太早。不过,如果与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万精油栗色

介绍:UT Austin教师埃里克Price关于今年NIPS审稿实验的详细分析,他表示,依照本次实验的结果,假若二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的散文被拒。

介绍:KDNuggets分别总计了二〇一四年14个阅读最多以及享受最多的稿子。大家从中可以见到多少个宗旨——深度学习,数据物理学家职业,教育和薪金,学习数据正确的工具比如LX570和Python以及民众投票的最受欢迎的多少科学和多少挖掘语言

介绍:Python达成线性回归,小编还有其余很棒的篇章援引可以看看

介绍:2014中华大数目技术大会33位中央专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新故事集Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用PAJERONN和PV在心思分析成效不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(近来是空的)。这代表Paragraph
Vector终于揭开面纱了嘛。

介绍:NLPI汉兰达/ICTCLAS2015分词系统发表与用户互换大会上的演说,请更加多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的解说包蕴:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货物搜索技术钻探
李然-大旨模型

介绍:Convex Neural Networks 化解维数劫难

介绍:介绍CNN参数在动用bp算法时该怎么操练,终归CNN中有卷积层和下采样层,纵然和MLP的bp算法本质上等同,但花样上依然有些区其余,很肯定在做到CNN反向传播前询问bp算法是必须的。其余小编也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:如若要在一篇作品中匹配十万个重大词咋办?Aho-Corasick
算法利用添加了回到边的Trie树,可以在线性时间内形成匹配。
但若是匹配十万个正则表明式呢 ?
那时候能够用到把八个正则优化成Trie树的点子,如日本人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的纵深学习框架,作者目前在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:2014
ImageNet冠军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

介绍:LambdaNet拉姆daNet是由Haskell落成的一个开源的人工神经网络库,它抽象了网络成立、锻炼并行使了高阶函数。该库还提供了一组预订义函数,用户能够动用两种办法组成这几个函数来操作实际世界数据。

介绍:如若你从事互连网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言明白,或然生物消息学,智能机器人,金融展望,那么这门宗旨课程你无法相当长远摸底。

介绍:”人工智能探究分许多门户。其中之一以IBM为表示,认为如若有高性能计算就可拿到智能,他们的‘巴黎绿’击败了世界象棋亚军;另一黑帮认为智能来自动物本能;还有个很强的门户认为假诺找来专家,把她们的合计用逻辑一条条写下,放到统计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来自

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:天涯论坛有道的三位工程师写的word2vec的辨析文档,从中央的词向量/总计语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各个tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word2vec材质的大合集,对word2vec感兴趣的对象可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各类机器学习的各种编程语言学术与买卖的开源软件.与此类似的还有众多诸如:[DMOZ

介绍:我是统计机研二(写作品的时候,未来是二零一五年了应有快要结业了),专业方向自然语言处理.那是一些她的经验之谈.对于入门的爱侣恐怕会有赞助

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的小说,非凡好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多情节,在此处有一些的杰出内容就是发源机器学习早报.

介绍:这是一篇关于图像分类在深度学习中的作品

介绍:小编与Bengio的男人萨姆y 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复先生1989年《自动语音识别》专著,其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 作者是360电商技术组成员,那是一篇NLP在华语分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,其余还有一篇AWS计划教程

介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG
,汇聚了结构化预测世界众多牛文,涉及CV、NLP等世界,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把地法学家用高深装逼的数学语言写的矩阵几率不等式用初等的点子写出来,是尤其好的手册,领域内的paper各个注明都在用里面的结果。虽说是初等的,但仍然非凡的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是轻车熟路,有些恐怕照旧第五遍听大人说,内容超越文本、数据、多媒体等,让他俩伴您伊始数据科学之旅吧,具体包涵:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌化学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的纵深学习综述及实际指出

介绍:
非凡好的探究递归神经互连网的稿子,覆盖了锐界NN的定义、原理、磨练及优化等种种方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推荐

介绍:里面融合了不可胜计的资源,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总结基础》在线版,该手册希望在争鸣与实践之间找到平衡点,各关键内容都伴有实在例子及数量,书中的例子程序都以用PRADO语言编写的。

介绍:IVAN VASILEV写的深度学习导引:从浅层感知机到深度网络。高可读

介绍:鲁棒及福利的人为智能优先琢磨安顿:一封公开信,近日一度有Stuart罗素, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, 汤姆Mitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签约The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是新近霍金和Elon
Musk提示人们注意AI的地下胁制。公开信的情节是AI地理学家们站在有利于社会的角度,展望人工智能的前途进步方向,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点须要,以及需求小心的社会难题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关商量较少。其实还有一部美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的变异从一初始的自个儿学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,到第四季的时候出现了机器通过学习成才之后想操纵世界的情事。说到那里推荐收看。

介绍:里面依据词条提供了无数资源,还有相关知识结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:非死不可人工智能啄磨院(FAIKoleos)开源了一层层软件库,以协理开发者建立更大、更快的深度学习模型。开放的软件库在
Facebook 被称作模块。用它们替代机械学习园地常用的付出环境 Torch
中的暗中认可模块,能够在更短的光阴内磨炼更大范围的神经互联网模型。

介绍:本文尽管是写于二零一二年,可是那篇文章完全是小编的阅历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》我Peter哈灵顿做的一个访谈。包涵了书中有些的疑点解答和少数私有学习提议

介绍:分外好的吃水学习概述,对二种流行的深浅学习模型都进展了介绍和座谈

介绍:重如果描述了采纳GL450语言举行数据挖掘

介绍:帮你驾驭卷积神经网络,讲解很显然,此外还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的此外的有关神经网络小说也很棒

介绍:Deep Learning算法介绍,里面介绍了06年3篇让deep learning崛起的舆论

介绍:一本学习人工智能的图书,小编是Yoshua
Bengio,相关国内通讯

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了有的介绍性小说和课件值得学习

介绍:可能率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来快捷的计算,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此间您能够见到方今深度学习有何样新势头。

介绍:此书在新闻搜索领域显然,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IMurano资源列表
,收录了消息寻找、互联网音信寻找、搜索引擎完结等地点有关的书本、研商为主、相关课程、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:音信几何学及其在机械学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习消除法规相关分析和展望难题,相关的法度运用包蕴预测编码、早期案例评估、案件完全情形的前瞻,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域我们莫不都比较面生,不妨通晓下。

介绍:
文中涉及了最优,模型,最大熵等等理论,此外还有使用篇。推荐系统可以说是一本未可厚非的阅读稿,关于模型还援引一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它完毕了谷歌(Google)(Vinyals等,卷积神经互连网CNN + 长长期纪念LSTM) 和德克萨斯奥斯汀分校 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络卡宴NN)的算法。NeuralTalk自带了一个训练好的动物模型,你可以拿狮子大象的肖像来试试看看

介绍:本文主要介绍了在Hadoop2.0上利用深度学习,小说来源paypal

介绍:用基于梯度下落的方法操练深度框架的实践推荐指引,我是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用总计和因果方法做机械学习(摄像告诉)

介绍: 一个讲机器学习的Youtube摄像教程。160集。系统程度跟书可比拟。

介绍:
机器学习中的数学,小编的研讨方向是机器学习,并行统计若是你还想询问一些其余的可以看看他博客的其余小说

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的挑三拣四

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件计算中的应用

介绍: Awesome连串中的公开数据集

介绍: 一个学术搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的因由一是用Cython写的,二是用了个很抢眼的hash技术,加快系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:
Fields是个数学研究为主,上面的那份ppt是来源于Fields进行的活动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经文杂谈,标注了关键点

介绍:
首尔大学与Google合营的新杂文,深度学习也足以用来下围棋,据书上说能达到六段水平

介绍:
音信,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其它还引进一个深度学习入门与综独资料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

介绍:Chief scientist of Noah’s Ark Lab of Huawei Technologies.He worked
at the Research Laboratories of NEC Corporation during 1990 and 2001 and
Microsoft Research Asia during 2001 and
2012.Paper

介绍:
DEEPLEAENVISIONNING.UNIVEENVISIONSITY的杂文库已经选定了963篇经过分类的深度学习散文了,很多经传说事集都曾经选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在一回机器学习聚会上的报告,关于word2vec及其优化、应用和壮大,很实用.境内网盘

介绍:很多合营社都用机器学习来化解难点,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和卓有效能吗?SparkMLlib 1.2中间的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经探究的JeremyFreeman脑神经地理学家编写,最初是为了实时处理他们每半时辰1TB的切磋数据,今后发表给我们用了。

介绍:
那是一篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供一份开箱即用Java已毕。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA完结中央部分使用了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试特出,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术网络中挖潜深度知识、面向科学技术大数量的挖掘。收集近4000万小编音讯、8000万舆论新闻、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;辅助专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的主旨,商讨Word2Vec的妙趣横生应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014超级级杂谈里的辨析结果和新办法,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:
机器学习公开课汇总,固然其中的有点课程已经归档过了,但是还有个其他消息并未。多谢课程图谱的作者

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗Bert Beezer 有答案
有移动版、打印版 使用GNU自由文档协议 引用了杰斐逊1813年的信

介绍:libfacedetection是阿布扎比高校开源的一个人脸图像识别库。包括正面和多视角人脸检测八个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测名次第二),能臆想人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳随想把马尔可夫链理论用在了图分析上面,比相似的propagation
model越发深厚一些。通过全局的安宁分布去求解各个节点影响周详模型。如果合理(转移受到附近的震慑周全影响)。能够用来反求每一种节点的影响全面

介绍:机器学习入门书籍,实际介绍

介绍:
分外棒的强调特征拔取对分类尊崇要性的篇章。心情分类中,依据互新闻对复杂高维特征降维再使用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更不错的效用,磨练和归类时间也大大下跌——更重视的是,不必花多量时日在上学和优化SVM上——特征也一致no
free lunch

介绍:CMU的计算系和处理器系盛名教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比了总结和机器学习的分裂

介绍:随着大数目时期的赶来,机器学习变成消除难点的一种主要且主要的工具。不管是工业界依然学术界,机器学习都以一个炙手可热的倾向,但是学术界和工业界对机械学习的商量各有尊重,学术界侧重于对机器学习理论的切磋,工业界侧重于如何用机器学习来解决实际难点。这篇作品是美团的实在条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选用与超参优化、高斯模型与别的模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

介绍:Python下的文书模糊匹配库,老库新推,可总括串间ratio(不难相似周全)、partial_ratio(局地相似全面)、token_sort_ratio(词排序相似周到)、token_set_ratio(词集合相似周到)等
github

介绍:Blocks是依据Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地成立和管制NN模块.

介绍:机器学习大神亚历克斯 Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“目前恰恰开拍,课程4K高清录像一起到Youtube上,方今恰巧更新到 2.4
Exponential
Families,课程摄像playlist,
感兴趣的校友可以关心,卓殊适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的协同特征,可更好地公布图片内容相似性。由于不借助于人工标签(标注),可用来大规模图片处理,难在用户作为数据的得到和清洗;利用社会化特征的思路值得借鉴.

介绍:推特(TWTR.US)技术团队对前段时间开源的岁月种类极度检测算法(S-H-ESD)智跑包的牵线,其中对这些的概念和分析很值得参考,文中也涉及——相当是强针对性的,某个世界支出的丰富检测在其余领域间接用可不行.

介绍:聚焦数据品质难点的答问,数据质量对各类框框集团的特性和功能都首要,文中总计出(不限于)22种典型数据质量难点表现的信号,以及杰出的数额品质消除方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:汉语分词入门之资源.

介绍:15年迈阿密纵深学习峰会录像采访,境内云盘

介绍:很好的口径随机场(CCR-VF)介绍小说,作者的就学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络落成快速准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎样采纳GPU的提出

介绍: Stanford的Trevor Hastie教授在H2O.ai
Meet-Up上的报告,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数领先样本数)的线性模型,13年同核心报告
讲义.

介绍:
分类整理的机械视觉相关资源列表,秉承Awesome体系风格,有质有量!我的立异频率也很频仍

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的创设与陈设.

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表明书.

介绍: 拔取Torch用深度学习互联网精通NLP,来自脸谱 人工智能的文章.

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv作品,作者用Shannon Entropy来描写NLP中各项任务的难度.

介绍: 音讯搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典可能率模型衍变而来
2)捕捉了向量空间模型中七个影响索引项权重的因子:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且包涵集成学习的思想:组合了BM11和BM15五个模型。4)小编是BM25的提议者和Okapi已毕者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(A君越MA)时间种类的简便介绍,A昂科威MA是切磋时间种类的机要措施,由自回归模型(A卡宴模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

介绍: 把来自target的attention signal加入source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的模子好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的可口秘诀——通过对大量食谱原料关系的挖掘,发现印度菜美味的缘故之一是里面的味道相互争辩,很风趣的文本挖掘琢磨

介绍: HMM相关文章

介绍:
1)词频与其降序排序的涉及,最有名的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年指出的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数校对了对甚高频和啥低频词的抒写 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是一个参数,斯洛伐克语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)大旨,有多如牛毛RubiconNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提出……耐心阅读,相信您也会收益匪浅.

介绍:
成G上T的学问数据,HN近日热议话题,核心涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简易的形式,通过BT软件,OdysseySS订阅各集合即可

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原有的Cheat
Sheet基础上加上了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的圆满硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰推人工智能】在脸部识别上您本人都以大方,即便细微的歧异也能鉴别。研商已申明人类和灵长类动物在脸部加工上不相同于其余物种,人类利用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过统计机模拟出人脸识其他FFA活动,堪称神经科学与人工智能的无微不至组合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调节梯度下跌和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,互联网经过练习可以做出惊人和优质的事物出来。其余小编博客的别样小说也很正确。

介绍:deeplearning4j官网提供的骨子里运用场景NN接纳参考表,列举了一些独立难点指出利用的神经网络

介绍:一个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go八个本子的代码

介绍:深度学习课程

介绍:自然语言处理的发展趋势——访Carnegie梅隆大学Edward·霍威教授.

介绍:谷歌对Facebook DeepFace的强大反扑—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上高达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用来人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks公司网站的一篇博客小说,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,小说主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们在MLlib中的分布式完毕,以及体现一些简单易行的例子并指出该从何方上手.中文版.

介绍:Washington大学Pedro Domingos团队的DNN,提供散文和落到实处代码.

介绍:基于神经互连网的自然语言依存关系解析器(已集成至Stanford
CoreNLP),特点是超快、准确,方今可处理中英文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路完成.

介绍:本文依照神经互联网的向上进度,详细讲解神经互连网语言模型在种种阶段的样式,其中的模子包蕴NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重点变形,总计的特别好.

介绍:经典难题的新切磋:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控总结机交互(BCI)比赛优化方案源码及文档,包含完全的数据处理流程,是上学Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的研究期刊,每篇文章都包涵一个算法及相应的代码、Demo和试验文档。文本和源码是由此了同行评审的。IPOL是开放的正确性和可重新的钻研期刊。小编直接想做点类似的干活,拉近产品和技术之间的距离.

介绍:出自MIT,商量加密数据连忙分类难题.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,协助打造各个互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的景色下宗旨落成线性加快。12块Titan
20小时可以成功谷歌net的教练。

介绍:那是一个机械学习资源库,即使比较少.但蚊子再小也是肉.有凸起部分.其它还有一个由zheng
Rui整理的机械学习资源
.

介绍:Chase
戴维斯在NICACRUISER15上的宗旨报告质地,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从1998年初始到当下积淀了重重的正统词语解释,假若您是一位刚入门的朋友.可以借那本词典让投机成长更快.

介绍:通过分析1930年距今的比赛数据,用PageRank统计国际足联世界杯参赛球队名次榜.

介绍:LAND语言教程,其它还援引一个猎豹CS6语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂互联网社区意识的全速算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即依照此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

介绍: 协理node.js的JS神经网络库,可在客户端浏览器中运行,协理LSTM等
github地址

介绍: 决策树

介绍:
商讨深度学习活动编码器怎么着有效应对维数灾殃,境内翻译

介绍: CMU的优化与自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的根本,值得长远学习
国内云(视频)

介绍:
“面向视觉识其他CNN”课程设计报告集锦.近百篇,内容提到图像识别应用的种种方面

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做科普LDA主题抽取.

介绍: 基于深度学习的多标签分类,用基于RBM的DBN化解多标签分类(特征)难点

介绍: DeepMind杂谈集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它如今托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内有热心的情侣翻译了中文版,大家也得以在线阅读

介绍: 零售领域的数码挖掘作品.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深切浅出.

介绍: 分外强劲的Python的数量解析工具包.

介绍: 2015文件分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的先河测试体会报告.

介绍: MIT的Yoshua Bengio等人讲深度学习的新书,还未定稿,线上提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

介绍:Paracel is a distributed computational framework designed for
machine learning problems, graph algorithms and scientific computing in
C++.

介绍: 开源普通话言处理包.

介绍: 使用Ruby达成简单的神经互联网例子.

介绍:神经互连网黑客入门.

介绍:好多数目物理学家名家推荐,还有资料.

介绍:达成项目早就开源在github上面Crepe

介绍:小编发现,经过调参,传统的办法也能和word2vec赢得大致的效应。此外,无论小编怎么试,GloVe都比但是word2vec.

介绍:Stanford深度学习与自然语言处理课程,Richard Socher主讲.

介绍:机器学习中的主要数学概念.

介绍:用于改革语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和心思分类效果很好.落实代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机械学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中间统计学(36-705),聚焦总计理论和措施在机器学习园地应用.

介绍:《巴黎高等师范大学蒙特卡洛方法与自由优化学科》是内华达教堂山分校应用数学博士教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的心上人必须要看看,提供授课录像及课上IPN讲义.

介绍:生物理学的SPA本田UR-VK大数目应用.并且伯克利开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其余的情节可以关怀一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术大概机器翻译技术感兴趣的亲们,请在指出本人牛逼到无以伦比的idea(自动归咎翻译规律、自动明白语境、自动识别语义等等)此前,请通过谷歌学术不难搜一下,假若谷歌(谷歌)不可用,那一个网址有其一小圈子几大顶会的舆论列表,切不可以文害辞,胡乱倘若.

介绍:诗歌+代码:基于集成方法的Twitter心绪分类,兑现代码.

介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经音信处理系统进展大会的英文简称.

介绍:伊利诺伊理工的深度学习课程的Projects 每种人都要写一个舆论级其余报告
里面有一些很有趣的利用 大家可以看看 .

介绍:Odyssey语言线性回归多方案速度比较具体方案包涵lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:文中涉及的三篇杂谈(机器学习那几个事、无监督聚类综述、监督分类总结)都很经典,Domnigos的机械学习课也很美妙

介绍:莱斯高校(Rice University)的纵深学习的票房价值理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成红酒评论的开源推特(Twitter)机器人,github地址.

介绍:录像+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:用机器学习做多少解析,戴维 Taylor近年来在Mc吉尔University研究会上的报告,还提供了一密密麻麻讲机器学习情势的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的录像分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊在机器学习方面的部分拔取,代码示例.

介绍:并行机器学习指南(基于scikit-learn和IPython).notebook

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

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介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推介系统.

介绍:Francis X. Diebold的《(经济|商业|金融等领域)预测方法.

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量历史学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源心理分析工具正如,评测覆盖Naive
Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .

介绍:国内Pattern Recognition And Machine
Learning读书会资源集中,各章pdf讲稿,博客.

介绍:用于Web分析和数码挖掘的几率数据结构.

介绍:机器学习在导航上面的应用.

介绍:Neural Networks Demystified连串录像,史蒂芬Welch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据陶冶营:Escort&数据科学在线交互教程.

介绍:关于深度学习和PRADONN的议论 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks
.

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:(PyCon2015)Scikit-Learn机器学习课程,Parallel Machine Learning with
scikit-learn and
IPython
.

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年冬日学期CMU的机器学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.国内镜像.

介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用斯ParkerMLlib完结易用可扩张的机器学习,国内镜像.

介绍:将来上千行代码可能率编程(语言)完毕只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,其余一个,其它还援引《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:国际人工智能联合会议起用随想列表,大多数舆论可使用谷歌找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的关键性.

介绍:A Community of awesome Distributed Machine Learning C++ projects.

介绍:免费电子书<强化学习介绍>,第一版(1998),第二版(2015草稿),相关课程资料,Reinforcement
Learning
.

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

介绍:A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks.

介绍:有趣的机器学习:最强烈入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:CNN开源已毕横向评测,参评框架包涵Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现卓越.

介绍:卡耐基梅隆大学统计机大学语言技术系的资源大全,包涵大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,杂谈集,数据挖掘教程,机器学习资源.

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